1 1 6 .协整检验 一、方法介绍 基本思路： 20 世纪80 年代，Engle 和Granger 等人提出了协整（Co-integration）的概念，指出两个或多个非平稳（non-stationary）的时间序列的线性组合可能是平稳的或是较低阶单整1的。有些时间序列，虽然它们自身非平稳，但其线性组合却是平稳的。非平稳时间序列的线性组合如果平稳，则这种组合反映了变量之间长期稳定的比例关系，称为协整关系。协整关系表达的是两个线性增长量的稳定的动态均衡关系，更是多个线性增长的经济量相互影响及自身演化的动态均衡关系。协整分析是在时间序列的向量自回归分析的基础上发展起来的空间结构与时间动态相结合的建模方法与理论分析方法。 理论模型： 如果时间序列ntttYYY，，，21都是d 阶单整，即）（dI，存在一个向量)(21n，，，使 得）（bdIYt ~，这 里)(21nttttYYYY，，，，0 bd。则称序列ntttYYY，，，21是），（bd阶协整，记为），（bdCIYt ~，为协整向量。一般情况下,协整检验有 EG 两步法与JJ 的多变量极大似然法。 步骤一：为检验序列tY 和tX 的），（bdCI阶协整关系。首先对每个变量进行单位根检验，得出每个变量均为)(dI序列，然后选取变量tY 对tX 进行OLS 回归，即有协整回归方程： 1 如果一个非平稳时间序列经过差分变换变成平稳的，称其为单整过程，经过一次差分变换的称为一阶单整，记为 I(1)，n 次差分变换的称为 n 阶单整，记为 I(n)。 2 tttXY （1） 式中用ˆ 和 ˆ 表示回归系数的估计值，则模型残差估计值为： ttXYˆˆˆ＝ （2） 步骤二：对（1）式中的残差项t 进行单位根检验，一般采用 ADF 检验。若检验结果表明t 是）（0I序列，即）（0~ˆI，则说明t 是平稳序列，可得出tY 和tX是），（bdCI阶协整的，其协整向量为），（ˆ1 。 二、实证模型 在城镇化发展与农民收入增长关系的协整检验中，农民收入增长可用农村居民家庭人均纯收入来表示，即 PI 。城镇化发展主要用城镇化水平来表示，即UR ，我们主要采用市镇人口占总人口比重指标来衡量城镇化水平。农民人均纯收入PI 以现价形式表示，本例使用 1978 年为基期的商品零售价格指数对其进行缩减，以消除物价因素的影响。同时，为消除数据中存在的异方差，分别对两个变量取自然对数，为 LnPI ， LnUR ，其相应的差分序列为tLnPI，tLnUR。 实...
