var和vecm 模型哪个是研究长期关系的

1. var和vecm 模型哪个是研究长期关系的

这两者的区别不是长期和短期的关系。是有没有协整和单位根的区别。但是个人经验来说，VAR的短期制约和长期制约都比VECM要优秀。

2. 协整检验与格兰杰因果关系检验的结果不一致，是否有问题

3. 单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？

分析如下：
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。

扩展资料：
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。
参考资料：百度百科-单位根检验

4. ECM 误差修正模型的长期和短期效应指的是什么

协整分析时候不一定要建立误差修正模型，根据需要选用。如果删除误差修正文章内容过少,可以加上脉冲响应或者方差分解。　　如果所考虑的时间序列具有相同的单整阶数，且某种线性组合（协整向量）使得组合时间序列的单整阶数降低，则称这些时间序列之间存在显著的协整关系。所谓协整关系可理解为两变量间具有长期稳定关系。　　在时间序列中常会发现两个变量存在一种长期稳定关系，把这种长期稳定关系称为"协整关系”传统的协整分析方法是通过对序列差分将其转化为平稳序列，得出其中的线性均衡关系，这种协整关系可称为线性协整，线性协整的建模理论是从实际的数据生成过程出发，在非平稳序列中寻找可能存在的长期线性均衡关系，以建立序列的结构模型!从而反映序列的运行机制。

5. 什么是协整检验

一、协整检验(Cointegration Test)的定义：
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，即检验变数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。

二、基本思路：
20世纪80年代，Engle和Granger等人提出了协整（Co-integration）的概念，指出两个或多个非平稳（non-stationary）的时间序列的线性组合可能是平稳的或是较低阶单整的。有些时间序列，虽然它们自身非平稳，但其线性组合却是平稳的。非平稳时间序列的线性组合如果平稳，则这种组合反映了变量之间长期稳定的比例关系，称为协整关系。协整关系表达的是两个线性增长量的稳定的动态均衡关系，更是多个线性增长的经济量相互影响及自身演化的动态均衡关系。协整分析是在时间序列的向量自回归分析的基础上发展起来的空间结构与时间动态相结合的建模方法与理论分析方法。

三、理论模型：


四、协整检验的目的：
协整即存在共同的随机性趋势。协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。正是由于协整传递出了一种长期均衡关系，若是能在看来具有单独随机性趋势的几个变数之间找到一种可靠联系，那麽通过引入这种醉汉与狗之间距离的“相对平稳”对模型进行调整，可以排除单位根带来的随机性趋势，即所称的误差修正模型。

在进行时间系列分析时，传统上要求所用的时间系列必须是平稳的，即没有随机趋势或确定趋势，否则会产生“伪回归”问题。但是，在现实经济中的时间系列通常是非平稳的，我们可以对它进行差分把它变平稳，但这样会让我们失去总量的长期信息，而这些信息对分析问题来说又是必要的，所以用协整来解决此问题。 

6. 回归方程和协整方程都是建立一个方程，但是两种方程有关系吗？

你说的协整方程是做协整检验的方程吗？协整检验方程一般是对回归方程的残差做检验的时候的方程形式。检验变量之间是否存在长期的协整关系，他一般有三种不同的形式：有截距项和趋势项的，有截距项的，两者都没的。他和回归方程是两个完全不同的概念。

7. 平稳性检验后可以确定协整关系吗

平稳性检验后可以确定协整关系。
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：
1.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）。
2.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。

扩展资料：在实际应用过程中，通常需要对时间序列进行平稳性判断，观察一个序列是否存在某种趋势，以及各时间间隔内折线是否存在
明显的差异。下面介绍一下常用的几种检验方法。
1、绘制时间序列散点图。该方法只能直观、粗略的看序列是否存在明显的趋势。
2、Daniel检验法。主要用于观察序列是否存在着趋势，不检测自相关。该方法建立在Spearman相关系数基础之上，
3、基于Kendall t 系数检验法。此检验法对序列进行n*(n-1)/2配对进行检测。假如在一对观测值中。
参考资料：百度百科-时空序列平稳性

8. johansen检验怎么看具体哪个有协整关系

迹统计量和最大值统计量的结果一样都是拒绝，但是本来就只有两个变量，但却有至少两个协整关系，说明johansen协整检验不能用于变量，改用EG检验。
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，即检验变数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。


扩展资料：
协整关系存在的条件是：只有当两个变量的时间序列{x}和{y}是同阶单整序列即I(d)时，才可能存在协整关系(这一点对多变量协整并不适用)。因此在进行y和x两个变量协整关系检验之前，先用ADF单位根检验对两时间序列{x}和{y}进行平稳性检验。平稳性的常用检验方法是图示法与单位根检验法。
参考资料来源：百度百科-协整关系