为了研究进出口与经济增长之间的关联，采用3个时间序列建立VAR模型，利用JJ协整检验并找出协整方程，以此确定长期关系，并建立VEC模型研究短期关系。 1 单位根检验
VAR模型可通过变形化为差分形式（如下所示），要找到协整向量，首先要保证差分项都是平稳的，因此协整检验的前提是序列为一阶单整I(1)。
 
在前一篇当中利用相关系数来进行套利，看到价差并不为平稳序列，回测结果也就不是很好，所以想到利用协整关系来构建股票的线性组合，使得股价差为平稳序列，从而在真正意义上构建一个套利策略。看到有其他小伙伴也做过类似研究，但是都是以样本内得到的结果去回测样本内的数据，所以会有一定的不真实性。此研究以14年到15年数据作为样本来检验协整性，当然协整关系是一个动态过程，所以检验出来的协整性只能在统计
Engle和Granger观察到了一个相当有趣的现象。尽管两个时间序列是非平稳的，但在某些情况下，两者的特定线性组合实际上是平稳的；也就是说，这两个序列在某种程度上是步调一致的。Engle和Granger创造了“协整”（cointegration)一词，并在一篇文章中提出了这一概念(参考文献Engle, Robert F. and C. W. Granger. “Co-integration an
方差 variance:方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论与数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。方差是各个数据与平均数之差的平方和的平均数,即s=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2，其中，x_表示样本的平均数，n表示样本的数量，^，xn表示个体，而s就表示方差。 
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。包括:拟合优度检验、总体显著性检验。(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:
一、简介这篇博文是在博主写的上一篇《StataIC——数据描述性统计分析、平稳性检验、平稳化》的基础上的建立的传送门，这篇博文主要是做协整检验和误差修正模型。本篇博文是一篇关于线性回归的基本操作；时间序列的平稳性检验、协整检验和误差修正模型（在下一篇博文里延续）等的博文。博主是一个普普通通的大学生，没有很厉害的技术，写的内容都是不太正经的偏小白简单的，写的也是学校教过的知识消化后自己的见解，不是很
其他1、NaN值MATLAB判断数据是否为NaN可以直接使用函数：isnan()三、数据分析1、相关性均值、方差、协方差、标准差、相关系数mean() %均值
nanmean()%去除NAN值求均值
var() %方差
cov() %协方差
std() %标准差
corrcoef(B,b) %R² 相关系数
plot() %绘图
rcoplot(r,rint) %残差个案排序图
在宏观计量经济研究中，通常会使用VAR模型研究多个时间经济变量之间的数量关系情况，但是VAR模型要求数据无单位根或者同阶单整，如果无单位根通常可直接进行VAR模型构建，如果有单位根但是满足同阶单整，此时则可使用协整检验进行分析模型稳定性，通常协整关系后再建立VAR模型即可。与此同时，协整关系也是建立比如误差修正模型(SPSSAU中的ECM模型)的前提条件。如果研究变量存在协整关系则说明研究数据具有
目录一、各种检验的分类二、事前检验1.正态性检验2.方差齐次性检验3.共线性检验4.协方差齐次性检验三、事后检验1.Turkey检验2.tamhaneT2 检验3.交叉图检验4.拟合优度检验5.显著性检验F检验：ANOVAT检验：小样本的显著性检验6.区间估计可能刚接触量化分析的人都会对各种检验感觉到懵，这个检验究竟检验什么？p值小于0.05，究竟拒绝了什么假设？是什么意思？我刚学的时候也有这样的
量化策略研究指的是需要依据一种或多种确凿的获利理念，通过某一特定显式表示的模型，指导参与者反复地以人工或机器执行指令，参与单边或多空交易。在策略的执行过程中，需要实时监控资产组合价值与目标利润的偏离情况，调整参数，直到已有模型生命期限终了，再转入到新模型。量化研究过程可以划分为定价与品种选取、模型实现、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等部分。当前量化策略重点集中在基于行为
面板数据协整检验(Stata)当时间序列数据存在非平稳性时，直接将经济变量进行回归可能产生伪回归问题。针对非平稳数据计量建模，首先要判定这些变量是否存在同阶单整，如果满足同阶单整，才有必要对这些变量进行协整检验。当所涉及的变量存在协整时，由这些变量构建的回归模型才有意义，这也是区别于真实回归和虚假回归的标志。协整检验的前提是原始变量是非平稳的，或者变量具有单位根过程。因此在实际操作时，先对原始变量
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2023-07-28 22:44:50
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总是会看到有人在问：“毕业论文，P值大于0.05怎么办！！急！”或者是“SPSS出现乱码了怎么解决？”又如“为什么分析出来两个变量有回归影响关系，但是却没有相关关系，怎么解释？”这些问题总是反反复复被提及，这时候就会想，SPSSAU中已经搭配了帮助手册也有很多常见问题的处理说明，但真正遇到问题时，大家还是慌不择路，不知道怎么解决。所以我们在这里按照问题类型，分类整理出几类在数据分析中常见的问题，并
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2023-08-28 11:34:50
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协程：多任务 使用：简单 原理: 过程 - 复杂内容：1、迭代对象 2、迭代器 3、生成器 4、yield 5、greenlet 6、gevent协程一、迭代对象 （1.1） 迭代: 迭代版本(在原来的版本之上添加功能)
for迭代数据(1,2,3)在原来的状态之下,添加新的功能。 #for循环
#
p值是假设检验(显著性检验)做出判断的依据，然而它一直饱受争议。不少人谈到假设检验、谈到p值时，就认为这是一个陷阱，存在误导人们视线的危险。2018年1月22日，美国政治学顶级学术期刊《政治分析》公开宣布：从2018年的第26辑起不再发表基于p值的文章。理由是：“p值本身无法提供支持相关模式或假说之证据。” 其实，早在1983年，《美国公共健康杂志》就要求投稿者删除所有p值，
本节书摘来异步社区《量化金融R语言初级教程》一书中的第1章，第1.3节，作者： 【匈牙利】Gergely Daróczi（盖尔盖伊） , 等 译者： 高蓉 , 李茂 责编： 胡俊英1.3 协整协整的思想缘于Granger（1981年）提出的一个概念，后来由Engle和Granger（1987年）加以形式化。协整的思想是指寻找非平稳时间序列之间的一个线性组合，这个线性组合是一个平稳时间序列。因此，协
协整检验1. 协整检验（cointegration test）2. 常用的协整检验3. 研究变量之间的协整关系，对研究经济问题的定量分析有着重要的意义:5. 用Eviews代码进行协整检验4. 用Python代码进行协整检验 1. 协整检验（cointegration test）协整的作用检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归的。协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序
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2023-08-20 21:01:23
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?小墨&晓末: 个人介绍: 研一｜统计学｜干货分享 擅长Python、Matlab、R等主流编程软件 累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向 文章目录1 目的2 拟合回归模型3 残差单位根检验4 EG协整检验 1 目的，美国月度国民生产总值对数序列，以及短期利率和长期利率序列。该篇文章主要演示：以GNP为响应序列，根据因果检验结果
时序分析 15 协整序列 上协整序列(Cointegration)序列 A （平稳)序列 B (不平稳)移动平均表示现在我们可以引入 Order of Integration的概念: 表示为 我们看一下真实数据的情况未完，待续... 协整序列(Cointegration)在金融时序分析领域，经常会涉及到有两个时序本身存在经济本质关联。例如，金融衍生品和标的资产的价格，美元指数和石油。因为其经济
两个时间序列的线性关系表示为： 左边是两个时间序列的线性组合。是协整系数。右边是残差序列（residual series),表示为由两部分组成。是均衡值（equilibrium value），是一个均值为0的时间序列，可以构造为均衡值的波动项。如果时间序列是均值回归的，那就是围绕着均衡值波动。所以，两时间序列的线性关系又称为均衡关系，由两个参数描述以及。现在我们来看一个例子：一个长短投资
一 总结并发的解决方案 1 多进程 2 多线程总结两点: 什么叫并发:看起来同时运行, 如何实现并发:切换+保存状态 进程线程都是由操作系统调度的并发的解决方案2: 协程:单线程下实现的并发,应用程序级别的切换,操作系统无法感知 找到一种解决方案:在多个任务直接切换+保存状态对于单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中
