时间序列同阶单整但不存在协整关系怎么处理

如果时间序列同阶单整但不存在协整关系，可以考虑使用 Granger 因果检验来检验两个时间序列之间是否存在因果关系。如果存在因果关系，则可以使用向量自回归模型（VAR）来建模和预测。如果不存在因果关系，则可以考虑使用独立的单变量时间序列模型来建模和预测。

相关问题

哪些时间序列数据之间具有协整关系

时间序列数据之间具有协整关系指的是它们之间存在一个稳定的线性组合关系，也就是说它们在长期的趋势上是相互影响的。常见的具有协整关系的时间序列数据包括：
- GDP和消费者物价指数（CPI）
- 外汇汇率和进口/出口数据
- 股票价格和股息收益率
- 石油价格和石化产品价格

在实际应用中，需要进行协整检验来确定两个或多个时间序列数据之间是否具有协整关系。

EG检验是两个一阶单整序列是否存在单整关系嘛

是的，EG检验是用来检验两个时间序列是否存在协整关系，其中协整关系可以看作是两个非平稳时间序列之间的某种长期关系，而协整关系的存在可以被理解为这两个序列之间存在一个共同的趋势。在EG检验中，会将两个时间序列进行回归分析，从而检验它们之间是否存在协整关系。如果EG检验的结果表明两个时间序列之间存在协整关系，则可以使用误差修正模型（Error Correction Model，ECM）来进行进一步的分析。