您好,現在漢漢來為大家解答以上的問題。什么是協保人員，什么是協整檢驗相信很多小伙伴還不知道,現在讓我們一起來看看吧！

1、一、協整檢驗(Cointegration?Test)的定義：非平穩序列很可能出現偽回歸，協整的意義就是檢驗它們的回歸方程所描述的因果關系是否是偽回歸，即檢驗變數之間是否存在穩定的關系。

2、所以，非平穩序列的因果關系檢驗就是協整檢驗。

3、二、基本思路：20世紀80年代，Engle和Granger等人提出了協整（Co-integration）的概念，指出兩個或多個非平穩（non-stationary）的時間序列的線性組合可能是平穩的或是較低階單整的。

4、有些時間序列，雖然它們自身非平穩，但其線性組合卻是平穩的。

5、非平穩時間序列的線性組合如果平穩，則這種組合反映了變量之間長期穩定的比例關系，稱為協整關系。

6、協整關系表達的是兩個線性增長量的穩定的動態均衡關系，更是多個線性增長的經濟量相互影響及自身演化的動態均衡關系。

7、協整分析是在時間序列的向量自回歸分析的基礎上發展起來的空間結構與時間動態相結合的建模方法與理論分析方法。

8、三、理論模型：四、協整檢驗的目的：協整即存在共同的隨機性趨勢。

9、協整檢驗的目的是決定一組非平穩序列的線性組合是否具有穩定的均衡關系，偽回歸的一種特殊情況即是兩個時間序列的趨勢成分相同，此時可能利用這種共同趨勢修正回歸使之可靠。

10、正是由于協整傳遞出了一種長期均衡關系，若是能在看來具有單獨隨機性趨勢的幾個變數之間找到一種可靠聯系，那麼通過引入這種醉漢與狗之間距離的“相對平穩”對模型進行調整，可以排除單位根帶來的隨機性趨勢，即所稱的誤差修正模型。

11、在進行時間系列分析時，傳統上要求所用的時間系列必須是平穩的，即沒有隨機趨勢或確定趨勢，否則會產生“偽回歸”問題。

12、但是，在現實經濟中的時間系列通常是非平穩的，我們可以對它進行差分把它變平穩，但這樣會讓我們失去總量的長期信息，而這些信息對分析問題來說又是必要的，所以用協整來解決此問題。

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