在 EViews 中进行 协整分析 是检验多个时间序列变量之间长期均衡关系的重要过程。协整分析适用于非平稳时间序列数据，尤其是在进行经济计量模型分析时。本文将详细介绍 EViews 中进行协整分析的步骤，以及在协整分析中需要关注的数据。

一、EViews协整分析步骤

进行 EViews 中的协整分析通常包括几个关键步骤，从数据预处理到检验协整关系。以下是常见的 EViews协整分析步骤：

1. 数据预处理

在开始协整分析之前，需要先处理时间序列数据，确保数据是非平稳的，并且适合进行协整检验。

检查平稳性（单位根检验）：

在协整分析前，需要对每个时间序列进行单位根检验，确认它们是非平稳的。常用的单位根检验方法有 ADF检验（Augmented Dickey-Fuller）或 Phillips-Perron检验。可以使用 EViews 中的 单位根检验 功能来检查每个时间序列的平稳性。

操作步骤：

选择你的时间序列数据。

在 EViews 中选择 Quick -> Unit Root Test。

选择合适的检验方法（如 ADF），并设定 滞后期 和 趋势。

执行检验，查看 p值。如果 p值 小于 0.05，说明该时间序列是 非平稳的，适合进行协整分析。

2. 协整检验

协整检验 的目的是检查多个非平稳时间序列是否存在长期稳定的关系。常用的协整检验方法包括 Engle-Granger方法 和 Johansen检验。

Engle-Granger两步法：

Engle-Granger方法 是进行协整分析的经典方法，它通过回归分析来检验时间序列间的协整关系。步骤如下：

回归分析：首先进行回归，选择一个因变量（如 YtY_tYt ）和一个自变量（如 XtX_tXt ）。在 EViews 中，进行 普通最小二乘（OLS）回归：

equation eq1.ls Y c X

其中，Y 为因变量，X 为自变量，c 为常数项。执行回归后，会得到回归系数。

残差计算：回归完成后，EViews 会自动生成回归的残差 ϵt\epsilon_tϵt 。

残差单位根检验：对回归得到的残差进行 单位根检验，如果残差是平稳的，则说明 Y_t 和 X_t 存在协整关系。

操作步骤：

右键点击回归结果，选择 View -> Residuals -> Unit Root Test。

执行 ADF检验 或 Phillips-Perron检验，查看残差的 p值。如果 p值 小于 0.05，说明 Y_t 和 X_t 之间存在协整关系。

Johansen协整检验：

Johansen检验 是用于多个时间序列的协整检验方法，通常用于检验两个以上变量之间的长期均衡关系。Johansen方法通过 最大特征根检验 来识别协整向量。

操作步骤：

在 EViews 中，选择 Quick -> Estimate Equation。

选择 Cointegration Test（协整检验），输入所需的时间序列。

选择 Johansen检验，设定滞后阶数和协整关系的数量。

点击 OK 后，EViews 会输出检验结果，包括 trace统计量 和 最大特征根统计量，并显示协整向量。

3. 分析协整结果

通过协整检验（无论是 Engle-Granger方法 还是 Johansen检验），EViews 会生成相应的统计检验结果，通常包括以下内容：

协整系数（如 β\betaβ 系数）：协整方程中的系数表示长期关系的强度和方向。如果 β\betaβ 为正值，表示两个变量正相关；如果 β\betaβ 为负值，表示负相关。

误差修正项（ECM）：如果存在协整关系，可以进一步构建 误差修正模型（ECM），它用来描述短期波动与长期均衡之间的调整过程。

统计显著性：检查回归系数和误差修正项的 t值 和 p值，确认其统计显著性。通常，p值小于0.05 表示系数显著。

4. 模型的进一步应用

一旦确定了协整关系，接下来可以根据需要进一步构建 误差修正模型（ECM），来分析 短期调整 对 长期均衡关系 的影响。误差修正模型的典型形式为：

ΔYt=α+γΔXt+λϵt−1+ut\Delta Y_t = \alpha + \gamma \Delta X_t + \lambda \epsilon_{t-1} + u_tΔYt =α+γΔXt +λϵt−1 +ut

其中：

ΔYt\Delta Y_tΔYt 和 ΔXt\Delta X_tΔXt 是变量的变化量（即差分）。

ϵt−1\epsilon_{t-1}ϵt−1 是协整残差，表示长期均衡偏差。

λ\lambdaλ 是误差修正项，表示调整速度。

二、EViews协整分析看什么数据

在进行协整分析时，以下数据是需要特别关注的：

1. 单位根检验结果

单位根检验的结果能够帮助你确认时间序列的平稳性。协整分析通常要求使用非平稳数据，而单位根检验可以确保数据符合协整分析的要求。你需要查看每个时间序列的 p值，如果 p值 小于 0.05，说明该序列是非平稳的，可以进行协整分析。

2. 协整系数

协整分析的结果通常会给出协整系数（如 β\betaβ）。这些系数反映了各个变量之间的长期均衡关系。通过分析这些系数，可以了解各个变量之间的相互作用。例如，若 β = 2，则说明自变量与因变量之间存在长期正相关关系，且当自变量增加1单位时，因变量会增加2单位。

3. 残差检验

在 Engle-Granger方法 中，协整检验结果的关键之一是 残差的平稳性。你需要对回归后的残差进行单位根检验。如果残差是平稳的，则说明时间序列之间存在协整关系。

4. 误差修正项（ECM）

如果协整检验通过，并且你希望进一步分析短期动态调整过程，可以构建 误差修正模型（ECM），查看误差修正项（λ\lambdaλ）。它表示短期波动向长期均衡的调整速度。

5. Johansen检验的协整向量

如果使用 Johansen检验，需要查看 协整向量，这些向量表示变量之间的长期均衡关系。通过分析这些向量，您可以了解不同变量在协整关系中的相对重要性和权重。

三、EViews协整分析中的常见问题

在进行 EViews协整分析 时，开发者可能遇到一些常见问题，如协整关系不显著、协整系数符号与预期不符等。以下是一些解决方案：

调整滞后阶数：协整检验中的滞后阶数选择对于结果非常重要。如果滞后阶数选择不当，可能会影响检验结果。使用 信息准则（如 AIC 或 BIC）来确定最佳滞后阶数。

数据的季节性和趋势：如果数据包含季节性成分或长期趋势，建议在进行协整检验前先对数据进行差分处理，或者使用 趋势项 进行回归。

多变量协整检验：对于多变量模型，Johansen检验 更为适用，可以同时检验多个变量之间的协整关系。

总结

EViews协整分析步骤 和 EViews协整分析看什么数据 介绍了如何使用 EViews 进行协整分析，包含了从单位根检验、协整检验到误差修正模型（ECM）的完整过程。在协整分析中，需要重点关注 单位根检验结果、协整系数、残差的平稳性、误差修正项 和 Johansen检验的协整向量，这些都为分析变量之间的长期均衡关系提供了重要依据。