stata做 johansen协整检验

Stata中进行Johansen协整检验的步骤如下：

1. 导入数据：使用Stata命令`use`或`import`导入数据文件，确保数据已经被正确读取。

2. 设置变量：使用`var`命令来设置需要进行协整检验的变量，例如：

var y x1 x2

其中，`y`为被解释变量，`x1`和`x2`为解释变量。

3. 进行Johansen协整检验：使用`vecrank`命令进行Johansen协整检验，例如：

vecrank y x1 x2, lags(2)

其中，`lags(2)`指定向量自回归模型的滞后阶数为2。在执行此命令后，Stata将输出Johansen协整检验的结果。

4. 分析协整检验结果：根据输出结果，判断变量之间是否存在协整关系。如果存在协整关系，则可以进行进一步的分析，例如构建误差修正模型。

需要注意的是，在进行Johansen协整检验之前，应该先进行ADF单位根检验，以确保变量在一阶差分后是平稳的。

相关问题

stata做johansen协整检验

### 回答1：
Stata可以通过cointegration命令进行Johansen协整检验。首先需要导入数据，然后使用varsoc命令确定VAR模型的滞后阶数。接着使用vec命令估计向量误差修正模型，并使用cointegration命令进行Johansen协整检验。最后，可以使用vecrank命令确定协整关系的秩和向量误差修正模型的最优滞后阶数。

### 回答2：
Stata是一款广泛应用于实证经济学研究中的统计软件，它支持多种协整检验方法，其中Johansen协整检验是其中一种常用的方法。协整检验用来检验两个或两个以上的时间序列变量是否具有共同的长期趋势，在金融、宏观经济学和国际贸易等领域具有广泛应用。

Johansen协整检验是一种基于向量自回归(VAR)模型的协整检验方法，它能够检验多个时间序列变量的共同长期趋势，并确定它们之间的协整关系。下面将介绍如何在Stata中进行Johansen协整检验。

首先，我们需要导入数据并应用VAR工具箱。使用“var”命令可以指定所需要的变量和时间序列的长度，如下所示：

var x1 x2 x3 x4, lags(2)

其中，x1、x2、x3和x4分别表示需要检验的四个变量，lags(2)表示模型中向量自回归(lags)的滞后阶数。

接着，需要进行Johansen协整检验，使用“vecregress”命令，命令语法如下：

vecreg y x1 x2 x3 x4, lags(2) exog(j) trend

其中，“y”是一个由所有变量组成的向量，“exog(j)”表示除了y向量以外，所有其他解释变量的数量。

通过运行以上命令，Stata将输出向量自回归的结果和Johansen协整检验的结果。协整检验的结果包括一个trace统计量和一个maximum eigenvalue统计量。如果trace统计量值大于临界值，证明存在至少一个协整关系，而maximum eigenvalue统计量表示当存在多个协整关系时，可以确定出协整向量的数量。

最后，通过使用“vecrank”命令，可以获得协整关系的真实数量，也就是协整向量的维数。

以上是Stata中进行Johansen协整检验的基本步骤。当然，根据具体研究的需求，我们也可以对模型进行比较、分析误差项和模型残差等操作，来获取更多有用的信息和结论。

### 回答3：
Johansen协整检验是研究时间序列数据中是否存在长期平衡关系的一种方法，而stata是一个广泛使用的统计分析软件，可以对时间序列数据进行处理和分析。在stata中，可以使用EViews、R等软件包进行Johansen协整检验，但是stata自带了“johans”命令可以进行该项检验。

下面介绍一下如何利用stata中的“johans”命令进行Johansen协整检验：

首先，我们需要准备好需要进行检验的时间序列数据，其中包括至少两个有相互关系的变量，可以使用stata中的“import delimited”或者“input”命令导入数据集。

其次，我们要做的就是在stata命令窗口中输入“johans y1 y2 y3 , l(1) trace”进行johansen协整检验。其中y1、y2、y3代表我们要检验的变量，l(1)代表使用一阶滞后的差分方程，trace选项则表明在检验时需要计算所有特征根的加和。

最后，我们可以在stata命令窗口中看到检验结果的输出，其中包括不同阶数下的特征根、估计的协整方程、t值、p值等信息。根据检验结果，我们可以判断时间序列数据是否存在长期平衡关系，若存在，则可以使用协整模型进行预测和分析。

总体来说，stata中的“johans”命令提供了一种简单、方便的方法进行Johansen协整检验，但是需要注意的是，该命令对模型的诊断和检验结果的解释需要具有一定的专业知识和经验，需要谨慎使用。

stata johansen协整检验

### 回答1：
Stata中的Johansen协整检验是一种用于检验多个时间序列之间是否存在长期稳定的线性关系的方法。该方法基于向量自回归模型（VAR），并使用最大似然估计来确定协整关系的存在和数量。该检验可以帮助研究人员确定多个变量之间的长期关系，从而更好地理解它们之间的相互作用和影响。

### 回答2：
Stata Johansen协整检验是用于检验两个或多个时间序列之间是否存在长期稳定的关系的方法。协整是指两个或多个非平稳时间序列间的稳态联系，在协整关系下，这些时间序列会有一个共同长期趋势。Johansen协整检验是一种常用的协整检验方法之一，它可以通过矩阵运算来确定多个时间序列之间的协整关系。

在Stata中，我们可以通过johansen命令进行Johansen协整检验。其语法格式如下：

johansen [varlist] [lag(n)] [, r(rank) trend(constant) p(normalize) det(full) maxlag(integer) trace]

其中，varlist表示要进行协整检验的变量列表；lag(n)表示指定阶数，表示需要考虑的滞后期数，默认滞后期数是由确定阶数得出的最优滞后期数；r(rank)表示协整关系的最大秩数；trend(constant)表示是否包括常量项，在多数情况下建议包括常量项；p(normalize)表示是否对方程中的变量进行归一化处理；det(full)表示确定协整关系所采用的方法；maxlag(integer)表示确定滞后期数所采用的方法；trace表示输出协整检验结果的详细信息。

在运行johansen命令时，我们需要注意一些细节。例如，为了得出更加准确的结果，我们应该使用最大化信息准则（AIC或BIC）来确定滞后期数，而不是使用设定的固定滞后期数。此外，我们还可以根据rank-test，比较各个协整关系的协整向量的个数，从而选择最优的协整关系。

总之，Stata Johansen协整检验是一种可靠的检验方法，它可以帮助我们确定多个时间序列之间的长期关系，为经济与金融研究提供了重要的工具。

### 回答3：
Stata Johansen协整检验是一种经济学和金融学常用的检验方法，主要用于分析两个或多个时间序列之间的长期平衡关系。Stata Johansen协整检验是在Johansen（1988）的研究基础上发展而来的，能够对多个变量的非平稳时间序列进行联合检验，是一种同时检验时间序列的相关性和协整关系的方法。在实际应用中，Stata Johansen协整检验广泛用于国际贸易、货币政策、股票市场、汇率、商品价格等领域中。

Stata Johansen协整检验的步骤如下：

1. 确定VAR模型阶数。根据Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）和最终预测误差（FPE）等统计指标确定VAR模型阶数。

2. 估计VAR模型。利用OLS(最小二乘)估计多元时间序列的VAR模型。

3. 确定协整关系的个数。使用矩阵秩的方法确定VAR模型中存在的协整关系的个数。

4. 联合假设检验。使用Trance统计量检验协整向量是否均等于零。

5. 确定向量误差修正模型。利用具有协整性的VAR模型的残差构建向量误差修正模型，进一步分析各协整关系的动态调整过程。

Stata Johansen协整检验在经济学和金融学研究中具有重要的应用价值。它能够帮助研究人员识别不同时间序列之间的长期平衡关系，为经济政策制定和金融市场预测提供参考依据。此外，Stata Johansen协整检验能够同时考虑多个时间序列之间的相互作用，其结果更具可靠性和统计显著性。