为什么要做单位根检验
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解决时间 2021-12-28 16:38
- 提问者网友：不爱我么
- 2021-12-28 06:35
为什么要做单位根检验
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- 五星知识达人网友：野味小生
- 2021-12-28 07:57
问题一：趋势性检验中,进行单位根检验的意义是什么 对非平稳序列使用传统的估计方法时(像普通最小二乘估计OLS)，以及估计变量间的关系时会得出错误推断。正确的方法是在检验时间趋势之前，要先确定时间序列中是否存在单位根。如果变量不能拒绝有单位根，则认为是非平稳的。如果经过单位根检验得到所研究的序列是非平稳的，可以通过一次或多次差分变为平稳序列。问题二：的单位根检验，我该选择哪一个 先做单位根
要做专业数据分析，看我的名字吧问题三：单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？ 单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。2、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，即检验变量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。3、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点，需要澄清：第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以，首先因对变量进行差分，平稳后，可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后，进行协整，看变量是否存在长期均衡。第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。问题四：单位根检验 5分投入为序列x，收入为序列y，导入数据后并选xy，open as group做散点图可以观察到数据有向上的趋势，随x的增加y也增加，说明数据有趋势
打开序列，选view，unit root test，单位根检验又称ADF检验，test type不需要改
主要需要注意的选项是 test for unit root in level表示对原序列进行单位根检验
1st difference 表示对一阶差分后的序列进行单位根检验
2nd difference 表示对二阶差分后的序列进行单位根检验
一般单位根检验都是对原序列，此处选 level
include in test equation 下的三个选项分别是，截距项，截距项和趋势，none（针对平稳的时间序列来说是既无截距项又无趋势）由图可知数据存在趋势，此处选trend and intercept
请采纳答案，支持我一下。问题五：关于计量统计学中时间序列和单位根检验的问题 收入相关的都要做unit root test。这个见的很多。算是约定俗成必须要做的。
汇率方面见的少，但不是没有。尤其最近实际汇率相关的，很多做unit root test的。
我的感觉是，做又不费功夫。顺手做一下呗。没人可以确定肯定不用做的情况。就是因为不确定，所以才要 test。问题六：面板数据需要进行单位根及协整检验吗 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。 如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。问题七：进行单位根检验后发现所有的自变量都是平稳的，因变量是一阶单整，需要做怎样的处理才能进行回归分析 对因变量求一阶差分，然后做回归。问题八：做单位根检验有数据量的要求吗？如最少需要多少年的数据？ 有要求，数据选择最少为20年。问题九：建立面板数据先做单位根检验还是先建立模型 如果是微观面板模型就不用单位根检验，如果是宏观面板模型即时间比较长的，就得先做单位根检验，再建模。
要做专业数据分析，看我的名字吧问题三：单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？ 单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。2、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，即检验变量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。3、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点，需要澄清：第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以，首先因对变量进行差分，平稳后，可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后，进行协整，看变量是否存在长期均衡。第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。问题四：单位根检验 5分投入为序列x，收入为序列y，导入数据后并选xy，open as group做散点图可以观察到数据有向上的趋势，随x的增加y也增加，说明数据有趋势
打开序列，选view，unit root test，单位根检验又称ADF检验，test type不需要改
主要需要注意的选项是 test for unit root in level表示对原序列进行单位根检验
1st difference 表示对一阶差分后的序列进行单位根检验
2nd difference 表示对二阶差分后的序列进行单位根检验
一般单位根检验都是对原序列，此处选 level
include in test equation 下的三个选项分别是，截距项，截距项和趋势，none（针对平稳的时间序列来说是既无截距项又无趋势）由图可知数据存在趋势，此处选trend and intercept
请采纳答案，支持我一下。问题五：关于计量统计学中时间序列和单位根检验的问题 收入相关的都要做unit root test。这个见的很多。算是约定俗成必须要做的。
汇率方面见的少，但不是没有。尤其最近实际汇率相关的，很多做unit root test的。
我的感觉是，做又不费功夫。顺手做一下呗。没人可以确定肯定不用做的情况。就是因为不确定，所以才要 test。问题六：面板数据需要进行单位根及协整检验吗 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。 如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。问题七：进行单位根检验后发现所有的自变量都是平稳的，因变量是一阶单整，需要做怎样的处理才能进行回归分析 对因变量求一阶差分，然后做回归。问题八：做单位根检验有数据量的要求吗？如最少需要多少年的数据？ 有要求，数据选择最少为20年。问题九：建立面板数据先做单位根检验还是先建立模型 如果是微观面板模型就不用单位根检验，如果是宏观面板模型即时间比较长的，就得先做单位根检验，再建模。
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- 1楼网友：胯下狙击手
- 2021-12-28 08:17
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