VECM和Johenson协整检验的区别

VECM 和 Johansen 协整检验都是用于检验多个时间序列之间是否存在长期平衡关系的方法，但它们的原理和应用场景有所不同。

Johansen 协整检验是一种基于向量自回归模型（VAR）的方法，它通过计算多个时间序列中的单位根来判断它们之间是否存在长期平衡关系。该检验可以处理多个时间序列之间的协整关系，但无法指定协整关系的具体形式。

VECM 是 Johansen 协整检验的一种扩展，它使用向量误差修正模型（VECM）来建模多个时间序列之间的协整关系。VECM 可以指定协整关系的具体形式，并且可以通过修正误差项来捕捉时间序列之间的长期平衡关系。

因此，VECM 在处理多个时间序列之间的协整关系时更加灵活，可以根据具体情况指定协整关系的形式，并且可以在建模过程中考虑时间序列之间的长期平衡关系。而 Johansen 协整检验则更加简单直观，适用于不需要考虑协整关系的具体形式的情况。

相关问题

python做协整检验

在Python中，可以使用statsmodels库进行协整检验。下面是一个简单的ADF检验和Johansen检验的例子：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.vector_ar.vecm import coint_johansen

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# ADF检验
result = sm.tsa.stattools.adfuller(data['A'] - data['B'])
print('ADF statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])

# Johansen检验
result = coint_johansen(data, det_order=0, k_ar_diff=1)
print('Trace statistic: %f' % result.trace_stat[0])
print('Critical values (90%%, 95%%, 99%%): %s' % result.trace_stat_crit_vals)
print('Eigen statistic: %f' % result.eig_stat[0])
print('Critical values (90%%, 95%%, 99%%): %s' % result.eig_stat_crit_vals)

首先，我们使用pandas库加载数据。接下来，使用ADF检验方法adfuller检验两个时间序列的协整关系。最后，使用Johansen检验方法coint_johansen进行Johansen检验，并输出Trace统计量和Eigen统计量的结果以及对应的临界值。需要注意的是，Johansen检验需要指定差分阶数和确定性项阶数。在这个例子中，我们使用了1阶差分和0阶确定性项。

johansen协整检验步骤eviewscsdn

Johansen协整检验是一个多元时间序列分析方法，用于检验两个或多个时间序列之间的长期关系。其步骤如下：

1. 确定要检验的时间序列个数k，设置显著性水平alpha。

2. 对于每个时间序列y1,y2,...,yk，进行单位根检验，判断其是否为非平稳时间序列。

3. 如果所有时间序列均为非平稳时间序列，则需要对其进行差分，直到获得平稳时间序列。

4. 建立向量自回归VAR(p)模型，其中p为滞后阶数，设定合适的阶数p。

5. 对于每个时间序列的残差序列，进行白噪声检验，检验其是否为随机扰动。

6. 利用Johansen协整检验统计量，检验各时间序列之间是否存在协整关系。

7. 如果存在协整关系，则利用向量误差修正VECM模型，对协整关系进行建模。

最后，需要进行模型的诊断和预测，评估模型拟合的好坏和可靠性。Johansen协整检验是多元时间序列分析中非常重要的方法，其结果可以用于判断两个或多个时间序列之间是否存在长期关系，并为进一步分析提供基础。