Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果解讀協(xié)整檢驗(yàn)Cointegration Test是時間序列分析中用于研究多個非平穩(wěn)序列之間是否存在長期均衡關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。當(dāng)兩個或多個時間序列各自具有單位根即非平穩(wěn)但它們的某種線性組合卻是平穩(wěn)的則稱這些序列之間存在協(xié)整關(guān)系。協(xié)整分析的經(jīng)濟(jì)意義在于盡管各變量在短期內(nèi)可能出現(xiàn)偏離但從長期來看它們之間存在一種均衡機(jī)制使得偏離不會無限擴(kuò)大。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)是目前多變量協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)中最常用的方法之一相較于Engle-Granger兩步法Johansen方法允許系統(tǒng)中存在多個協(xié)整關(guān)系并且不需要預(yù)先指定哪個變量為因變量。該方法基于向量自回歸VAR模型通過檢驗(yàn)矩陣的秩來判斷協(xié)整關(guān)系的個數(shù)。本研究使用SPSSAU軟件進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)系統(tǒng)考察各序列之間的長期均衡關(guān)系。在SPSSAU【計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究】模塊選擇【coint協(xié)整】將變量拖拽至右側(cè)對應(yīng)分析框操作如下圖一、檢驗(yàn)參數(shù)設(shè)置表1展示了本次Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的參數(shù)設(shè)置情況。檢驗(yàn)類型選擇Johansen法協(xié)整該方法適用于多變量系統(tǒng)中的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。滯后階數(shù)采用自動定階方式系統(tǒng)基于VAR模型的信息準(zhǔn)則比較確定最優(yōu)滯后階數(shù)最終確定為0階。Trend類型設(shè)置為常數(shù)c即模型中包含了截距項(xiàng)但不包含線性趨勢項(xiàng)這適用于序列具有非零均值但無明顯確定性趨勢的情形。二、跡統(tǒng)計(jì)量Trace檢驗(yàn)結(jié)果表2報(bào)告了基于跡統(tǒng)計(jì)量Trace Statistic的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果。跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)是一種聯(lián)合檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)協(xié)整關(guān)系個數(shù)是否小于等于某個給定值。針對原假設(shè)None無協(xié)整關(guān)系跡統(tǒng)計(jì)量值為239.256遠(yuǎn)大于1%臨界值54.681因此在1%的顯著性水平上拒絕該原假設(shè)表明序列之間至少存在一個協(xié)整關(guān)系。針對原假設(shè)最多1個協(xié)整跡統(tǒng)計(jì)量值為127.660同樣遠(yuǎn)大于1%臨界值35.463在1%水平上顯著拒絕意味著至少存在兩個協(xié)整關(guān)系。針對原假設(shè)最多2個協(xié)整跡統(tǒng)計(jì)量值為20.492大于1%臨界值19.935在1%水平上拒絕該假設(shè)表明至少存在三個協(xié)整關(guān)系。針對原假設(shè)最多3個協(xié)整跡統(tǒng)計(jì)量值為0.461低于各顯著性水平下的臨界值10%臨界值為2.705因此接受該假設(shè)。綜合以上檢驗(yàn)結(jié)果跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)表明四個序列之間存在3個協(xié)整關(guān)系即四個變量之間具有三個長期均衡方程。這一結(jié)果說明研究中所涉及的四個變量之間存在極為緊密的長期均衡關(guān)系。三、最大特征根檢驗(yàn)結(jié)果表3報(bào)告了基于最大特征根統(tǒng)計(jì)量Max-Eigen Statistic的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果。最大特征根檢驗(yàn)與跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)的不同之處在于它是對每個協(xié)整關(guān)系逐一進(jìn)行檢驗(yàn)而非聯(lián)合檢驗(yàn)。從檢驗(yàn)結(jié)果來看None無協(xié)整關(guān)系假設(shè)下最大特征根值為111.596遠(yuǎn)超1%臨界值32.717顯著拒絕原假設(shè)最多1個協(xié)整假設(shè)下最大特征根值為107.168同樣在1%水平上顯著臨界值為25.865最多2個協(xié)整假設(shè)下最大特征根值為20.031大于1%臨界值18.520在1%水平上顯著拒絕最多3個協(xié)整假設(shè)下最大特征根值為0.461低于各臨界值接受該假設(shè)。最大特征根檢驗(yàn)的結(jié)論與跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)完全一致均表明四個序列之間存在3個協(xié)整關(guān)系。兩種檢驗(yàn)方法結(jié)論的一致性增強(qiáng)了研究結(jié)果的穩(wěn)健性。四、自動定階結(jié)果表4展示了基于四種信息準(zhǔn)則AIC、BIC、FPE、HQIC的VAR模型自動定階過程。SPSSAU軟件默認(rèn)以四種信息準(zhǔn)則分別確定的最優(yōu)階數(shù)中的最小值減1作為Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的最終滯后階數(shù)。從表中可以看出AIC準(zhǔn)則在2階時取得最小值-0.081BIC準(zhǔn)則在1階時取得最小值0.403FPE準(zhǔn)則在2階時取得最小值0.923HQIC準(zhǔn)則在1階時取得最小值0.137。四種準(zhǔn)則確定的最優(yōu)階數(shù)分別為2、1、2、1其中最小值為1減1后得到最終滯后階數(shù)為0。這一結(jié)果與表1中參數(shù)設(shè)置所顯示的自動定階(0階)一致。五、結(jié)論本研究利用SPSSAU軟件對四個時間序列變量進(jìn)行了Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。通過跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征根兩種檢驗(yàn)方法結(jié)果一致表明四個序列之間存在3個協(xié)整關(guān)系即變量之間具有極為緊密的長期均衡關(guān)系。自動定階過程基于四種信息準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)為0階。協(xié)整關(guān)系的存在意味著盡管各變量在短期內(nèi)可能出現(xiàn)偏離但從長期來看它們受到均衡機(jī)制的約束不會無限偏離。這一結(jié)論為后續(xù)建立誤差修正模型ECM提供了重要的理論依據(jù)。