在时间序列中常会发现两个变量存在一种长期稳定关系， 把这种长期稳定关系称为“协整关系”传统的协整分析方法是通过对序列差分将其转化为平稳序列，得出其中的线性均衡关系，这种协整关系可称为线性协整，线性协整的建模理论是从实际的数据生成过程出发，在非平稳序列中寻找可能存在的长期线性均衡关系，以建立序列的结构...
协整关系是通过对两个或多个时间序列的统计分析而得出的。它涉及到平稳性和长期关系两个概念。 1.平稳性:平稳性是指序列的均值和方差不随时间的推移而发生显著变化。在时间序列分析中,平稳性是一个重要的前提条件。 2.长期关系:长期关系是指时间序列之间存在一个稳定的关系,即它们相对稳定地变动,而不是在短期内...
协整关系这个概念其实来源于计量经济学领域。简单来说,就是在多个非平稳时间序列之间,可能存在着一种长期稳定的均衡关系。打个比方吧,就好像是一群调皮的孩子(非平稳时间序列),平时各玩各的,到处乱跑乱跳(数值波动很大),但是在某些特定的条件下,他们却像是被一根无形的绳子牵住了一样,有着一种内在的稳定联系。
在时间序列分析中,协整关系(Cointegration)是一个重要的概念,尤其是在金融数据分析、经济学建模等领域。协整关系可以帮助我们了解两个或多个非平稳时间序列之间的长期稳定关系。本文将通过代码示例和理论解析,介绍协整的基本概念及其在Python中的实现。 一、什么是协整关系?
协整关系是指两个或多个非平稳时间序列变量之间的长期稳定的均衡关系。详细解释如下：1. 协整关系的定义 协整是经济学中的一个重要概念，特别在金融领域里被广泛应用。当两个或多个时间序列，虽然它们各自是非平稳的，但它们的某种线性组合却表现出平稳性时，我们说这些序列之间存在协整关系。这种关系意味...
协整关系python 协整关系名词解释 误差修正模型(Error Correction Model, ECM) 协整(cointegration)反映的是序列中变量之间的长期均衡关系,用网上的一个例子来描述协整就是一个醉汉牵着一只狗,他们之间的距离虽然会时远时近,但是由于绳子的存在,当达到绳子的长度时,他们的距离又会拉近,这样他们之间就存在着协整关系。
协整关系是指当多个时间序列具有相同的单整阶数时，通过某种线性组合（协整向量）使得这些序列的单整阶数降低，从而形成显著的相关性。具体来说，对于一个k维向量 Yt = (y1t, y2t, ..., ykt)', 它的每个分量 yit 需满足 d 阶单整性，即 Yt～I (d)。存在非零向量 β = (β1, β2, .....
实验选取了国内生产总值(GDP)、消费者价格指数(CPI)和货币供应量(M2)作为研究对象,运用协整理论和误差修正模型(ECM)进行实证分析。实验结果表明,GDP、CPI和M2之间存在长期的协整关系,且短期波动可以通过ECM得到有效修正。 关键词 协整关系;误差修正模型;GDP;CPI;M2 1. 引言 协整关系是指两个或多个非平稳时间序列...
协整关系反映的是内在的经济逻辑,相关系数可能只是表面的数据关联。相关系数取值在-1 到 1 之间,协整关系的判断标准多样。协整关系有助于理解系统的动态特征,相关系数侧重静态关联。 当协整关系成立时,变量偏差具有自我修正机制,相关系数不涉及此方面。协整关系可能存在多个变量之间,相关系数通常针对两个变量。研究协整...