很多朋友对于股票价格的协整相关分析和股票价格分析不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
一、单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系
1、完整流程是1单位根检验2协整检验3格兰杰因果分析
2、计量的格兰杰因果关系是基于数据的因果关系，要加个协整检验才能充分表明变量之间存在因果关系
二、面板数据的平稳性检验是必须的么协整还是不协整
1、面板数据的平稳性检验是必须的.数据量少的话一般无须做平稳性检验。但同时还得考虑用这些数据做什么，如果是时间序列预测，则必须做该检验
2、首先，不是所有的数据都需要进行平稳性检验，只有时间序列数据需要
3、再次，一个自变量多个自变量都可以
4、协整分析就是回归，只不过加了道平稳性检验罢了，其余的和一般回归殊无二致。
三、如何用eviews进行协整检验
在Eviews中进行协整检验的一般步骤如下：
1.打开Eviews并导入数据：首先打开Eviews软件并导入要检验协整性质的时间序列数据。
2.创建向量自回归模型：在Eviews中，你需要使用向量自回归(VAR)模型来进行协整检验。打开VAR命令对话框，选择自变量和因变量变量，设置滞后阶数并进行估计。在这里需要注意，对于将要检验协整性的自变量和因变量变量，需要加入同一向量自回归模型。
3.建立误差修正模型(ECM)：协整性检验的下一步是建立误差修正模型(ECM)。这一步使用VEC命令。在VEC命令对话框中，选择自变量和因变量变量并进行估计，Eviews随即给出ECM模型结果。
4.进行协整检验：如果误差修正项的系数显著且符号与预期一致，则表明存在协整性。在Eviews中，你可以使用序贯检验程序(SCE)和Lagrange乘数检验来进行协整检验。
-SCE检验：在VEC命令结果对话框中，选择“序贯检验程序”并进行估计。如果得到菲舍尔零假设的p值小于5%，则表明具有协整性。注：可以使用其他p值作为检验的阈值，但5%是最常用的标准。
-Lagrange乘数检验：在VEC命令结果对话框中，选择“Lagrange乘数检验”并进行估计。如果得到p值小于5%，则表明具有协整性。
以上是在Eviews中进行协整检验的一般步骤，具体操作可以根据实际数据和需要进行调整。
四、VAR模型平稳性及协整检验怎么办
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。个人意见，仅供参考。，
五、协整分析法的第一步
1、第一步，单位根检验，看是否同阶单整。若否，不协整，检验结束。
2、第二步，若同阶单整，进行回归分析，得残差。
3、第三步，检验残差的平稳性。若不平稳，结论：不协整。否则，协整。
六、协整方程是怎么看
首先判断协整检验的结果，根据迹检验（得出的第一个图上个表格）、最大特征值检验（得出的第一个图-下个表格）可以判断得出存在？个协整方程，上面也输出了结果：indicate？ces.主要可以根据统计量后面的p值进行判断，p<0.1，都是拒绝该原假设，就是同行最前面那个假设。
找到2CES对应的表格，1.0000对应的就是被解释变量，然后写出2个方程：【注意更改系数正负号】
LOGGDP=-2.097LOGGSIP+2.2217LOGGTIP+10.3829
LOGGEC=-0.8943LOGGSIP+0.3717LOGGTIP+5.515
同时，也可以写出1个的协整方程，就是1CE对应的方程，证明残差平稳即可。
LOGGDP=-4.402LOGGEC-6.034LOGGSIP+3.858LOGGTIP+33.076
七、协整检验的p值
尤其是最后的P值,None后的P是0.04,小于0.05,拒绝原假设,而原假设是None,就是没有一个协整方程,拒绝以了,就表明有.但要知道几个,往下看.第二行后面的P是0.17,大于0.05,接受原假设,而原假设是最多一个协整方程,因此,分析结束.结果是：存在一个协整方程.
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