johansen协整检验结果图怎么看

Johansen协整检验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。它产生的结果通常包括两部分：检验统计量和临界值。

检验统计量是一个数值，它反映了数据中存在协整关系的程度。通常，如果检验统计量的值比临界值大，我们会认为存在协整关系。

临界值是用来判断检验统计量是否显著的值。通常，我们会以5%或1%的显著性水平为标准来确定临界值。

Johansen协整检验的结果图通常包括两个部分：

1. 对角线上的图表：这个图表显示每个时间序列的特征根（eigenvalue）。特征根是用来计算检验统计量和临界值的。如果一个特征根的值比1大，那么它表示这个时间序列对协整关系的贡献比较大。

2. 下面的表格：这个表格显示了检验统计量和临界值。如果检验统计量的值比临界值大，则可以拒绝无协整假设，即接受存在协整关系的假设。

需要注意的是，Johansen协整检验的结果需要根据具体情况进行分析和解读，不能简单地以检验统计量是否大于临界值为标准来判断协整关系的存在。

相关问题

johansen协整检验python

Johansen协整检验是用于检验时间序列数据中是否存在协整关系的一种方法。在Python中，可以使用statsmodels库中的coint函数来进行Johansen协整检验。首先，我们需要导入相关的库和数据，然后使用coint函数进行检验。

假设我们有两个时间序列数据X和Y，我们可以按照以下步骤进行Johansen协整检验。首先，我们需要导入statsmodels库，并使用它来进行数据处理和分析。然后，我们可以使用coint函数来进行Johansen协整检验。

在使用coint函数时，我们需要传入需要进行检验的时间序列数据，以及一些其他的参数，比如在检验中要使用的滞后阶数。然后，coint函数会返回一些结果，比如是否存在协整关系，以及相关的统计量和P值等。

最后，根据Johansen协整检验的结果，我们可以判断时间序列数据中是否存在协整关系，从而为进一步的数据分析和模型建立提供依据。

总之，Johansen协整检验是一种重要的方法，可以帮助我们在时间序列数据分析中判断变量之间的长期关系。在Python中，我们可以使用statsmodels库中的coint函数来进行Johansen协整检验，从而进行数据分析和建模。

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。