及的多数时间序列数据经常是不平稳序列,用传统计量方法处理这些时间序列数据会出现“伪回归”现象。因此,对时间序列数据进行分析前,首先要对数据的平稳性进行检验。对七个变量进行ADF单位根检验,结果见表3。ADF检验原假设为时间序列数据是非平稳的。从上述检验结果可知,原始序列为非平稳序列,经过一阶差分之后的序列在95%的置信水平下,均拒绝原假设,一阶差分后的序列是平稳序列。表3ADF检验结果变量原始序列一阶差分后序列t统计量P值t统计量P值CPI-2.487780.121-9.118040M2-1.208310.6695-10.47060IM-2.522230.1127-16.6710F-1.005810.7494-2.891290.0496EX-2.540730.1085-19.40850IND-2.775030.0652-9.953790I-0.091330.9466-3.637640.00673、Johansen协整检验由ADF检验知,七个变量均为一阶单整,为了进一步判断这些非平稳的一阶单整变量之间是否存在长期稳定的均衡关系,采用Johansen协整检验对它们进行协整关系检验,EVIEWS8.0显示协整检验结果见下表4。表4Johansen协整检验结果原假设协整关系个数特征根迹统计量5%临界值P值0个0.453559182.885125.61540至多1个0.297767118.221895.753660.0006至多2个0.24481480.3983269.818890.0056至多3个0.23712150.3537147.856130.0286至多4个0.13369721.393629.797070.3335检验协整关系的个数,是Johansen协整检的第一步,也是最重要的一步,从上述Johansen协整检验结果来看,由迹统计量可知,在5%的显著性水平下以上七个经济变量
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