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误差修正模型误差修正模型建立的作用
为了增强模型的精度，将协整回归中的误差项et看做均衡误差，通过建立短期动态模型来弥补长期静态模型的不足。误差修正模型的建立建立误差修正模型的步骤数据的描述性检验单个变量的统计性描述多个变量的统计性描述平稳性原理
检验序列是否平稳性的方法方法1.图示法操作：双击打开序列选择线条类型得出图形结论方法2：用自相关系数图判断操作：双击打开序列选择原始数据：level得出自相关系数结论方法3：单位根检验单位根检验需要了解的基本知识1.单位根检验的方法2.最优滞后阶数的选择AIC信息准则SC值最小
SC信息准则，又称施瓦兹准则，即SchwarzCriterion
其检验思想也是通过比较不同分布滞后模型的拟合优度来确定合适的滞后期长度。检验过程是：在模型中逐期添加滞后变量，直到SC值不再降低时为止，即选择使SC值达到最小的滞后期k。
AIC最小原则是判定模型好坏标准之一，犹如R2（R平方）一样。AIC和SC(舒瓦茨信息）常常一并作为判断模型拟合程度的标准之一，特别是在滞后阶数的选择上。
比如，一个VAR（向量自回归模型），经济理论往往无法确定滞后阶数，这时往往采用AIC或者SC最小原则，即观察不同的阶数的VAR模型，哪个模型的AIC或者SC值最小就选用哪个模型进行分析。AIC、SC都会在模型参数中给出。
确定序列具有单位根的阶数ADF检验形式的选择操作：数据（gini2，lnpergdp）第一步：输入变量（略）
打开序列，点击Quick---EstimateEquation对变量ginigini(-1)ct进行自回归
目的：查看常数项和时间趋势项是否显著
第二步：上图结果显示常数项显著，因此对原始数据单位根检验中同时加入常数项
注意：
Maximunlags严格的说，要逐步加入滞后期，最后根据AIC最小准则来选取
如果对回归结果不那么严格要求，可以选用系统默认的滞后期
本案例中，默认的滞后期是8结果结论：
原假设H0：Gini有一个单位根
ADF结果显示，不能拒绝原假设(p=0.8453),因此序列gini不平稳,并存在单位根。
第三步：对一阶差分进行检验目的：检验序列的单整数I(1)?I(2)?
I(0)说明原始序列是平稳的
由于差分之后，没有常数项，因此选择无常数项和时间趋势项进行检验
结果结论：
原假设H0：Gini的一阶差分有一个单位根
ADF结果显示，拒绝原假设(p=0.0000),因此序列gini的一阶差分平稳,序列GINI属于一阶单整I(1)
差分的表示方法：
一阶差分：D+变量名本案例：DGini
二阶差分：DD+变量名本案例：DDGini
同理，相同的过程处理序列GDP
原始数据ADF检验

一阶差分检验结论：
原假设H0：GDP的一阶差分有一个单位根
ADF结果显示，拒绝原假设(p=0.0000),因此序列gini的一阶差分平稳,序列GDP属于一阶单整I(1)
总结：GDP和GINI都属于一阶单整I(1)单位根检验表格的形成协整检验协整检验的方法协整检验方法2：
Johansen协整检验
直接用Eviews可操作得出结果
步骤：
1.ctrl+变量名，同时选择GDP和GINI，右击open—asgroup
2.在打开的group窗口点击View---cointegrationtest
结果输出结论：
协整检验说明在95%的置信区间存在2个协整方程
协整关系写成代数表达式：
lnGDP=-73.75119lnGINI+e
协整方程表达式代表两变量之间长期稳定的关系方法3：检验残差步骤2：对方程进行回归
得出残差项
步骤3：对残差项进行单位根检验，

若原假设成立，说明残差不平稳，即为I(1);若残差项平稳（即为0阶单整），则两变量之间存在协整关系（即长期稳定的某种关系）。
协整检验结果的形成传统的经济模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡关系”，而实际上经济数据往往产生于“非均衡过程”，因此建模时需要用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程。表现在方程式中，就是每个变量的滞后也会出现在模型之中。误差修正模型正是为了度量某一时期内生变量Yt在某一时点关于外生变量Xt的短期偏离。例如：在建立消费和收入的协整方程后，为考察我国消费和收入的动态关系，则需要建立误差修正模型，以考量当消费短期波动偏离长期均衡时，怎样的调整力度可以将非均衡状态拉回到均衡状态。
首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期模型，即误差修正模型。短期误差修正步骤：第一个回归第二步第三步注意：短期修正系数，即E(-1)的系数应该为负，且显著
由于我选择的数据有问题，所以