和的协整性.docx

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1、利用表利用表 1 的数据，以显著性水平的数据，以显著性水平 5%作为评判标准，做以下分析作为评判标准，做以下分析 （1） 检验检验和和的协整性；的协整性；lnGDPlnCONS （2） 如果如果和和是协整的，估计利用是协整的，估计利用和和的误差修的误差修lnGDPlnCONSlnGDPlnCONS 正模型。正模型。表 1 中国 GDP 与消费支出 单位：亿元年份CONSGDP年份CONSGDP19781759.1003605.60019909113.20018319.5019792005.4004074.000199110315.9021280.4019802317.1004551.30019

2、9212459.8025863.7019812604.1004901.400199315682.4034500.7019822867.9005489.200199420809.8046690.7019833182.5006076.300199526944.5058510.5019843674.5007164.400199632152.3068330.4019854589.0008792.100199734854.6074894.2019865175.00010132.80199836921.1079003.3019875961.20011784.70199939334.4082673.1019

3、887633.10014704.00200042911.9089112.5019898523.50016466.00步骤： 第一，录入数据 第二，两列数据分别做单位根检验，确定是否同阶单整 首先对首先对进行单位根检验，过程如下：进行单位根检验，过程如下：lnGDP 先从模型先从模型 3 进行检验，包括截距项，时间趋势及一阶滞后项的模型。进行检验，包括截距项，时间趋势及一阶滞后项的模型。结果如下：结果如下：从上面的伴随概率值可以知道，在从上面的伴随概率值可以知道，在 5%的显著性水平下，不拒绝存在单位根的的显著性水平下，不拒绝存在单位根的 假设，表明假设，表明是非平稳的。是非平稳的。lnGDP

4、对模型对模型 2 进行检验，即不包括时间趋势的模型，结果如下：进行检验，即不包括时间趋势的模型，结果如下：从伴随概率值可以看出，在从伴随概率值可以看出，在 5%的显著性水平下，不拒绝存在单位根的假设，的显著性水平下，不拒绝存在单位根的假设， 是非平稳的。是非平稳的。lnGDP对模型对模型 1 进行检验，即不包括截距项和时间趋势。结果如下：进行检验，即不包括截距项和时间趋势。结果如下：从伴随概率值可以看出，在从伴随概率值可以看出，在 5%的显著性水平下，不拒绝存在单位根的检验，的显著性水平下，不拒绝存在单位根的检验， 是非平稳的。是非平稳的。lnGDP 综上所述，综上所述，序列是非平稳序列。序列

5、是非平稳序列。lnGDP 用同样的方法对用同样的方法对序列进行检验，可以知道，在序列进行检验，可以知道，在 5%的显著性水平下，的显著性水平下，lnCONS 序列也是非平稳的。序列也是非平稳的。lnCONS接着对 DlnGDP和 DlnCONS进行单位根检验，发现他们都平稳数据，即两列 原始数据都为 1 阶单整。第三，进行协整分析 由于利用由于利用和和都是一阶单整的，所以先估计都是一阶单整的，所以先估计关于关于lnGDPlnCONSlnCONS 的的 OLS 回归。回归。lnGDP 得到如下结果：得到如下结果：对这个回归的残差项进行对这个回归的残差项进行 ADF 检验。检验。 经尝试，一个不包

6、括截距项、趋势项与差分滞后项的检验模型在经尝试，一个不包括截距项、趋势项与差分滞后项的检验模型在 5%的显著性的显著性 水平下，拒绝存在单位根的假设，即残差序列是平稳的。水平下，拒绝存在单位根的假设，即残差序列是平稳的。过程如下：过程如下： （1）procmake residual series结果如下：结果如下：所以，所以，与与存在（存在（1，1）阶协整关系。）阶协整关系。lnGDPlnCONS第四，建立误差修正模型 将参差序列作为误差修正项，建立误差修正模型。将参差序列作为误差修正项，建立误差修正模型。 估计结果如下：估计结果如下：因此，最终的误差修正模型为：因此，最终的误差修正模型为：= 0.9646 0.3428( 1+ 0.3645 0.9649 1)