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协整分析 发表评论(0) 编辑词条

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       非平稳的序列不能用于平稳时间序列的统计方法,否则分析时会出现“伪回归(Spurious Regression)现象,以此做出的结论很可能是错误的,这时采用协整理论。
       协整关系(Co-integration)基本思想在于,尽管两个或两个以上的变量序列为非平稳序列,但它们的某种线性组合却可能呈现稳定性,则这两个变量之间便存在长期稳定关系即协整关系。如果两个变量都是单整变量,只有当它们的单整阶数相同时才可能协整。协整的意义在于它揭示了变量之间是否存在一种长期稳定的均衡关系。满足协整的经济变量之间不能相互分离太远,一次冲击只能使它们短时内偏离均衡位置,在长期中会自动恢复到均衡位置。协整概念的提出为在两个或者多个非平稳变量间寻找均衡关系以及用存在协整关系的变量建立误差修正模型奠定了理论基础。
        根据格兰杰(Granger)定理,如果若干个变量之间存在协整关系,则这些变量必然有误差修正模型(ECM)表达式存在,反之也成立。对变量进行单整性检验来检验序列平稳性后,然后检验变量之间是否存在协整性关系,如果存在协整关系的话接着建立误差修正模型。误差修正模型可以将长期关系与短期动态特征结合在一个模型中,利用该模型来分析利率影响因素是合理的。关于协整理论的检验和估计有许多方法,如EG两步法、Johansen极大似然法、自回归分布滞后模型(ARDL)法等。

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