协整分析SFAMATLAB代码

协整分析是一种统计方法，用于检验两个或多个时间序列是否存在长期均衡关系，通常在经济计量学中应用。在MATLAB中，你可以使用`ccm`函数或者`urca`工具箱来进行协整分析，特别是`urca`包下的`Johansen`函数。

首先，你需要安装并加载`urca`工具箱，如果你还没有安装，可以使用`addpath`命令添加`toolbox\urca`路径。然后，你可以按照以下步骤编写代码：

% 加载数据（假设你有一个名为'mydata.csv'的文件）
data = readtable('mydata.csv');

% 提取需要分析的变量，例如'var1'和'var2'
x = data.var1;
y = data.var2;

% 定义模型，比如 Johansen两阶测试
[jstat, h, lags] = johansen([x y], 'eigen', 'trace');

% 检查jstat矩阵，观察哪些变量存在协整关系
[hc, pValue, stats] = ccm(jstat);

% 查看显著性水平
is_cointegrated = any(h == 0 & pValue < 0.05, 2); % 如果p值小于0.05，则认为可能存在协整

% 输出结果
disp(stats);
disp(is_cointegrated);

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matlab 协整检验例子代码

协整检验是计量经济学中用于分析两个或多个非平稳时间序列之间长期稳定关系的方法。在MATLAB中，可以使用Engle-Granger两步法进行协整检验。以下是一个简单的MATLAB示例代码，展示了如何对两个时间序列进行协整检验：

% 假设数据集有两个非平稳时间序列X和Y
X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; % 示例数据，实际应用中应使用真实数据
Y = [2, 3.9, 6.1, 8, 9.9, 11.8, 13.9, 15.8, 17.9, 20]; % 示例数据，实际应用中应使用真实数据

% 第一步：估计协整关系（使用最小二乘法）
% 假设两个时间序列之间存在线性关系：Y = a*X + b + e
[beta,~,~,resid,~,stats] =回归分析方法(X,Y);

% 第二步：检验残差的平稳性
% 如果残差是平稳的，则可以认为X和Y之间存在协整关系
% 使用ADF测试来检验残差的平稳性
[~,pValue,~] = adftest(resid);

% 输出结果
if pValue < 0.05
    fprintf('残差是平稳的，因此X和Y之间存在协整关系。\n');
else
    fprintf('残差是非平稳的，因此不能确定X和Y之间存在协整关系。\n');
end

在实际应用中，你需要将示例数据替换为真实的时间序列数据，并确保这些数据是非平稳的，但是它们的某种线性组合是平稳的。此外，需要安装并使用`regress`函数进行最小二乘回归，以及`adftest`函数来进行ADF（Augmented Dickey-Fuller）测试。在进行协整检验之前，通常还需要对时间序列进行单位根检验，以确保它们是非平稳的。

johansen协整检验stata代码

以下是johansen协整检验的Stata代码示例：

首先，您需要安装“vars”包。可以使用以下命令安装：

ssc install vars

接下来，您可以使用以下代码实现johansen协整检验：

// 导入数据
use "data.dta", clear

// 设置变量名称
varsoc var1 var2 var3, lags(1/4)

// 运行johansen协整检验
vecrank var1 var2 var3, lags(1/4)

在此示例中，“data.dta”是包含您的数据的Stata数据集的名称，“var1”、“var2”和“var3”是您要检验协整性的变量名称。 “lags（1/4）”表示您要检查1到4个滞后期。