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。