如何检验两支股票之间的协整关系——johansen检验怎么看具体哪个有协整关系

一、eviews怎么判断具有协整关系

e-views容易上手，而且对时间序列问题比较适用，协整是时间序列问题。
随着计量知识的进展，可以尝试用stata

二、VAR模型平稳性及协整如何检验？

1、原数据不平稳是可以建立VAR模型的。
2、我认为建立VAR模型用源数据，由于差分消除了变量长期上的经济信息，因此此时只可以分析变量间的短期因果关系。
3、协整检验是为了判断有相同趋势的两个甚至多个序列之间是否存在长期均衡关系，做此检验的目的是防止伪回归。
建议jj检验，但需要选择最优的滞后期（与VAR最优滞后期一致）。
4、如果你做的三个变量有协整关系的话，可以建立VAR模型，以及误差修正模型，这样就可以用来进行预测。
但是VAR模型不平稳，不能做脉冲分析跟方差分解。

三、eviews怎么判断具有协整关系

做协整分析即可

四、什么是协整检验

在目前宏观经济计量分析中，Granger(1987)所提出的协整方法已成为了分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一，且通过线性误差修正模型(ECM)刻画了经济变量之间的线性调整机制，这就是所谓的线性协整方法。
近年来，随着经济理论的发展，尤其是交易成本和政策反应的经济分析中，传统的线性协整分析已不再是合适的分析方法，鉴于此Balk和Fomby(1997)提出了所谓的阈值协整(Threshold Cointegraion)方法，它刻画了经济变量之间的非线性调整机制。
如在股票交易过程中，由于交易费用、交易政策等因素会导致股价的非对称调整；
国家的货币政策由于制度方面的原因也会对通货膨胀率产生非对称调整行为。
因此阈值协整方法论是分析这类经济问题的最有力的工具之一。
阈值协整是对Granger(1987)提出的用来描述经济变量之间长期关系的协整概念的至关重要发展。
众所周知，协整是指如果经济变量之间存在长期协整关系，且正则化协整向量是（1，-β′），则之间的长期均衡关系可以表示为：　　其中：β参数是变量之间的协整系数向量，γ是阈值变量，d是转换变量，d是滞后参数，则这种协整称之为阈值协整。
如果协整误差项是形如式(2)的数据生成机制，则称为Two-Regime的阈值协整；
如果是形如式(3)的误差生成机制，则称为Three-Regime的阈值协整。
在以前的研究中，对于式(2)和式(3)所表示的阈值协整，大多研究都集中在ρ、q、θ、λ四个参数都小于1的情形，而对其它情形研究较少（Enders和Granger(1998)[3]）。
本文主要研究如下情形，即：　　此时式(2)和式(3)所表示的阈值协整即所谓的部分协整(Partial Cointegration)。
针对部分协整检验，caner和Hansen(2001)提出一个统计量，且Gouveia和Rodrigues(2004)将该统计量应用阈值协整检验，但是他们并没有对该统计量的检验势进行研究。
而在我们以前的研究中发现：该统计量在检验阈值协整时具有低势。

五、如何检验两个经济变量的协整性?

首先是平稳性检验，若都为不平稳序列则检验单整性，若都为同阶单整，则用EG两步法检验

六、如何做协整检验？

e-views容易上手，而且对时间序列问题比较适用，协整是时间序列问题。
随着计量知识的进展，可以尝试用stata

七、如何看EVIEWS 6.0协整检验 帮我看看这输出结果有几个协整关系

Trace test indicates no cointegration at the 0.05 levelMax-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level不论是迹检验还是最大特征值检验都说明你的数据不存在协整关系估计是你不会操作有数据和参考论文的话发到luguoda9you@sina.com我帮你用eviews看看如何处理

八、johansen检验怎么看具体哪个有协整关系

迹统计量和最大值统计量的结果一样都是拒绝，但是本来就只有两个变量，但却有至少两个协整关系，说明johansen协整检验不能用于变量，改用EG检验。
非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变数之间是否存在稳定的关系。
所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
扩展资料：协整关系存在的条件是：只有当两个变量的时间序列{x}和{y}是同阶单整序列即I(d)时，才可能存在协整关系(这一点对多变量协整并不适用)。
因此在进行y和x两个变量协整关系检验之前，先用ADF单位根检验对两时间序列{x}和{y}进行平稳性检验。
平稳性的常用检验方法是图示法与单位根检验法。
参考资料来源：搜狗百科-协整关系

参考文档