• ### 통합

배경: 고전 회귀 모델은 평형 데이터 변수의 기초에 세워져 있으며, 비평형 변수의 경우, 고전 회귀 모델을 사용할 수 없으며, 그렇지 않으면 허위 회귀가 발생할 수 있다. 많은 경제 문제들이 비평형이기 때문에, 이것은 고전 회귀 분석 방법에 큰 한계를 가져온다. 실제 응용에서 대부분의 시간계열이 비평형이기 때문에, 보통 차분방법으로 연속으로 포함된 비평형 경향을 제거하여 연속 평형화 후 모델을 구축한다. 그러나 변경된 연속은 논의되는 경제 문제의 범위를 제한하고, 때로는 변경된 연속이 직접적인 경제적인 의미가 없기 때문에 평형화 시에 세워진 시간계열 모델을 해석하기가 쉽지 않다.

• “라고 묻습니다. 1987년 앵글과 그랑거가 제시한 협동적 이론과 그 방법들은 비평형 계열을 모델링하는 또 다른 방법을 제공한다. 일부 경제 변수들은 그 자체로는 평형 계열이 아니지만, 그들의 선형적 조합은 평형 계열일 가능성이 있다. 이러한 평형 선형적 조합은 협동적 방정식이라 불리며, 변수들 사이의 장기적으로 안정된 균형 관계로 해석될 수 있다.예를 들어, 소비와 소득은 평평하지 않은 시간 순서이지만 연동 관계가 있다. 만약 그들이 연동되지 않는다면, 장기간 소비는 소득보다 높거나 낮을 수 있으며, 따라서 소비자는 비합리적으로 소비하거나 저축을 쌓는다. 어떤 경제 지표가 어떤 경제 시스템으로 연결되어 있다고 가정하면, 장기적으로 볼 때 이러한 변수가 균형 관계가 있어야 하며, 이것은 구축 및 검사 모델의 기본 출발점이다. 단기간에 계절의 영향이나 무작위적인 간섭으로 인해 이러한 변수가 평균값에서 벗어날 가능성이 있다. 이러한 벗어나는 것이 일시적이라면, 시간이 지남에 따라 균형 상태에 돌아갈 것이다. 이러한 벗어나는 것이 지속적이라면, 이러한 변수 사이에 균형 관계가 있다고 말할 수 없다. 융합 개념은 강력한 개념이다. 융합은 두 개 이상의 계열 사이의 균형 또는 평형 관계를 그려낼 수 있기 때문이다. 각각의 계열에 대해 개별적으로 평형이 아닐 수도 있고, 이러한 계열의 수직은 평균, 차차 또는 공차와 같이 시간이 지남에 따라 변할 수 있지만, 이러한 시간 계열의 선형 조합 계열은 시간이 지남에 따라 변하지 않는 성질을 가질 수 있다.

• 정의: k차 벡터 Yt = (y1t,y2t,…,ykt) 의 분수 간은 d,b 계의 합동이라고 하며, Yt CI (d,b) 로 기록된다. (1) y1t, y2t,…,ykt 모두 d 계 단수인, 즉 YtI (d), Yt의 각 분모 yitI (d) 를 요구한다; (2) 비 0의 벡터 β= (β1, β2, …, βk) 가 존재하여, β YtI (d-b), 0 ≤d, Yt는 융합형이며, 벡터β는 융합형 벡터라고도 한다.

• 조건: 협동 관계의 존재 조건은: 두 변수의 시간계열 {x}와 {y}가 같은 계열인 일차적 전체계열 즉 I(d) 이면만 협동 관계가 존재할 수 있다. 이 점은 다변수 협동화에 적용되지 않는다. 따라서 y와 x 두 변수의 협동 관계 검사를 하기 전에 먼저 ADF 단위근 검사를 사용하여 두 시간계열 {x}와 {y}에 대한 평형성 검사를 한다. 평형성의 일반적인 검사는 방법 도표와 단위근 검사법이다. 일련의 수열이 대분기차 안정성이 있는지 확인하는 방법을 알고 싶다면, 단위 뿌리 검사를 검색하십시오.

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