eviews中johnson协整检验

### 回答1：
Eviews中的Johnson协整检验是一种用于检验两个或多个时间序列之间是否存在长期关系的方法。该方法基于Johnson协整检验的原理，通过对时间序列的单位根检验和协整关系检验来判断它们是否存在长期关系。在Eviews中，可以通过选择“View”菜单下的“Unit Root Test”和“Cointegration Test”来进行Johnson协整检验。该方法可以帮助分析人员更好地理解时间序列之间的关系，从而更好地进行预测和决策。

### 回答2：
Eviews中的Johnson协整检验，是一种对时间序列数据的协整性进行检验的方法。协整性是指两个或多个时间序列之间存在长期的线性关系，这种关系不会随时间变化而发生明显的变化。协整检验在金融、经济等领域得到广泛的应用。

Eviews中的Johnson协整检验可以分为三步：

第一步，导入数据并建立向量自回归VAR模型。VAR模型是用来描述各变量之间的动态关系的模型。在建立VAR模型时，需要选择一组合适的自变量，这些自变量一般是与被解释变量相关的控制变量。

第二步，通过VAR模型计算残差序列，并进行单位根检验。单位根检验的目的是确定各个变量是否是非平稳的，如果变量是非平稳的，那么就需要对其进行差分处理或转换为平稳序列。这一步需要根据所得结果来判断是否需要对变量进行差分。

第三步，进行Johnson协整检验。在进行协整检验时，需要选择需要检验的向量，并进行Johnson检验。Johnson检验的原理是：对于存在协整关系的向量，它的自回归系数在超过某个阈值（一般为2）时，就会显著地减缓衰减速度。通过计算向量自回归系数的t - 统计量，可以检验它是否超过了阈值，以此来确定向量之间是否存在协整关系。

总之，Eviews中的Johnson协整检验是对时间序列数据协整性进行检验的方法，它可以帮助我们确定两个或多个时间序列之间是否存在长期的线性关系，从而为我们做出更为准确的预测和分析提供帮助。

### 回答3：
Johnson协整检验是Eviews中一种进行协整检验的方法。它基于样本自相关函数的统计特征来判断是否具有长期均衡关系。通常，我们需要对两个非平稳时间序列进行协整分析，判断它们之间的关系是否具有稳定的长期均衡状态。在Eviews中，可以通过以下步骤完成Johnson协整检验。

1. 导入数据

首先，需要将需要分析的数据导入到Eviews中。可以通过Excel文件、文本文件或者从数据库中导入数据。

2. 创建VAR模型

对于需要进行协整检验的时间序列，需要先创建VAR(向量自回归)模型。在Eviews中，可以通过“Quick/Estimate Equation”命令进行VAR模型拟合。在VAR模型拟合中，需要设定向量自回归的滞后阶数(Lag)，一般选择适当的滞后阶数能够较好地反映出经济现实中的滞后效应。

3. 进行协整检验

在VAR模型拟合之后，可以通过“View/Residual Diagnostics/Johansen Cointegration Test”命令进行Johnson协整检验。在该命令中需要设定步长（Step），一般设置为1。

4. 结果解读

进行检验后，Eviews会输出协整检验结果的摘要和详细表格。在结果中可以查看展示是否存在协整关系的统计值和对应的置信度水平。如果统计值超过置信度水平，就说明序列具有协整关系。

总之，在Eviews中，通过进行Johnson协整检验，可以有效地分析多个非平稳时间序列之间的均衡关系，并为进一步制定策略、预测未来趋势等提供理论支持。