1樓：匿名使用者
單位根檢驗、協整檢驗和格蘭傑因果關係檢驗三者之間的關係 。
實證檢驗步驟：
1.先做單位根檢驗，看變數序列是否平穩序列，若平穩，可構造回歸模型等經典計量經濟學模型；若非平穩，進行差分，當進行到第i次差分時序列平穩，則服從i階單整（注意趨勢、截距不同情況選擇，根據p值和原假設判定）。
2.若所有檢驗序列均服從同階單整，可構造var模型，做協整檢驗（注意滯後期的選擇），判斷模型內部變數間是否存在協整關係，即是否存在長期均衡關係。如果有，則可以構造vec模型或者進行granger因果檢驗，檢驗變數之間「誰引起誰變化」，即因果關係。
2樓：匿名使用者
可以確定。
面板資料的平穩性檢驗是必須的.資料量少的話一般無須做平穩性檢驗。
但同時還得考慮用這些資料做什麼，如果 是時間序列**，則必須做該檢驗協。
協整分析就是回歸，只不過加了道平穩性檢驗罷了，其餘的和一般回歸殊無二致。
3樓：匿名使用者
單位根檢驗、協整檢驗和格蘭傑因果關係檢驗三者之間的關係 實證檢驗步驟：先做單位根檢驗，看變數序列是否平穩序列，若平穩，可構造回歸模型等經典計量經濟學模型；若非平穩，進行差分，當進行到第i次差分時序列平穩，則服從i階單整（注意趨勢、截距不同情況選擇，根據p值和原假設判定）。若所有檢驗序列均服從同階單整，可構造var模型，做協整檢驗（注意滯後期的選擇），判斷模型內部變數間是否存在協整關係，即是否存在長期均衡關係。
如果有，則可以構造vec模型或者進行granger因果檢驗，檢驗變數之間「誰引起誰變化」，即因果關係。
一、討論一1、單位根檢驗是序列的平穩性檢驗，如果不檢驗序列的平穩性直接ols容易導致偽回歸。2、當檢驗的資料是平穩的（即不存在單位根），要想進一步考察變數的因果聯絡，可以採用格蘭傑因果檢驗，但要做格蘭傑檢驗的前提是資料必須是平穩的，否則不能做。3、當檢驗的資料是非平穩（即存在單位根），並且各個序列是同階單整（協整檢驗的前提），想進一步確定變數之間是否存在協整關係，可以進行協整檢驗，協整檢驗主要有eg兩步法和jj檢驗a、eg兩步法是基於回歸殘差的檢驗，可以通過建立ols模型檢驗其殘差平穩性b、jj檢驗是基於回歸係數的檢驗，前提是建立var模型（即模型符合adl模式）4、當變數之間存在協整關係時，可以建立ecm進一步考察短期關係，eviews這裡還提供了乙個wald－granger檢驗，但此時的格蘭傑已經不是因果關係檢驗，而是變數外生性檢驗，請注意識別
二、討論二1、格蘭傑檢驗只能用於平穩序列！這是格蘭傑檢驗的前提，而其因果關係並非我們通常理解的因與果的關係，而是說x的前期變化能有效地解釋y的變化，所以稱其為「格蘭傑原因」。2、非平穩序列很可能出現偽回歸，協整的意義就是檢驗它們的回歸方程所描述的因果關係是否是偽回歸，即檢驗變數之間是否存在穩定的關係。
所以，非平穩序列的因果關係檢驗就是協整檢驗。3、平穩性檢驗有3個作用：1）檢驗平穩性，若平穩，做格蘭傑檢驗，非平穩，作協正檢驗。
2）協整檢驗中要用到每個序列的單整階數。3）判斷時間學列的資料生成過程。
三、討論三其實很多人存在誤解。有如下幾點，需要澄清：第一，格蘭傑因果檢驗是檢驗統計上的時間先後順序，並不表示而這真正存在因果關係，是否呈因果關係需要根據理論、經驗和模型來判定。
第二，格蘭傑因果檢驗的變數應是平穩的，如果單位根檢驗發現兩個變數是不穩定的，那麼，不能直接進行格蘭傑因果檢驗，所以，很多人對不平穩的變數進行格蘭傑因果檢驗，這是錯誤的。第三，協整結果僅表示變數間存在長期均衡關係，那麼，到底是先做格蘭傑還是先做協整呢？因為變數不平穩才需要協整，所以，首先因對變數進行差分，平穩後，可以用差分項進行格蘭傑因果檢驗，來判定變數變化的先後時序，之後，進行協整，看變數是否存在長期均衡。
第四，長期均衡並不意味著分析的結束，還應考慮短期波動，要做誤差修正檢驗。
Eviews面板資料的單位根檢驗序列平穩還用做協整檢驗嗎
是的，得同階單整才能做協整，這是協整基本定義。建模的話就需要要用平穩序列。但你的資料可以不用做協整，可以直接用單整的平穩序列建模。平穩，當然就不用檢驗協整呢，協整主要針對同階非平穩的 你的資料還核實一下質量哦 我替別人做這類的資料分析蠻多的 eviews做面板資料回歸,什麼時候需要進行單位根檢驗和協...
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