1、时间序列计量经济学: 协整(Cointegration),易靖韬 中国人民大学商学院,经济时间序列类型,时间序列的特征: 趋势 (决定性或者随机的) 三种主要类型: 决定性趋势的时间序列随机趋势的时间序列稳定性时间序列 (没有任何趋势),随机性趋势时间序列分析,时间序列三种类型图示,稳定性,如果满足下面三个条件，随机时间序列 具有弱稳定性: 对所有时期（t），其均值恒定; 对所有时期（t），其方差恒定; 对所有时期（t），其协方差恒定.,稳定性分析,稳定性分析,稳定性分析,稳定性时间序列的自相关函数,时间序列的单位根,不稳定的时间序列需要差异化才能够变得稳定。 当时间序列 Yt 通过一次差异化
2、就获得稳定，Yt 被认为具有一个单位根。也可以说，Yt 具有一阶积分。 表示为： YtI(1); DYt=Yt-Yt-1I(0). Yt 单位根的个数 =Yt 取得稳定需要差异化的次数. 如果 Yt 具有 d 个单位根，那么 Yt 需要 d 次差异化才能变稳定。可以表示为： YtI(d); 也可以说，Yt 具有 d 阶积分。,时间序列单位根图示,时间序列单位根的ADF统计测试,The Augmented Dickey-Fuller (ADF) 测试是最常用的针对非稳定性时间序列的统计测试.这里 p 的选择取决于能否使得残余部分变成白色噪音.,谬误回归(Spurious Regression),尽管非稳定性的时间序列没有任何相关性，但是统计上经常显示为高相关性。主要原因是时间序列具有趋势特征，这些时间趋势具有高相关性。,谬误回归分析,协整(Cointegration),结论,时间序列具有趋势特征，主要是决定性趋势和随机趋势. 时间序列类型: 趋势稳定的, 单位根的和稳定性的. 回归分析主要是建立在稳定性的时间序列的基础之上。非稳定性的时间序列的回归分析中，如果没有存在协整，这样的回归是谬误的。其统计结果具有误导性。 单位根时间序列的回归分析中，如果发现残余是稳定的，没有任何趋势存在，这样的时间序列之间具有协整关系。 协整反映了非稳定性时间序列之间的长期关系。,
