1、這個方程是肯定是協整方程，不能用OLS因為error term不是white
noise。而且，所有cointegration相關的計算，基本上都要用maximum likelihood estimator
(MLE)。包括它的姊妹 fractional cointegration (FC).
2、Johansen test 是用來檢驗cointegration的。原文裡，截距項是用likelihood ratio (LR) test。這個很正常，反正也要用MLE來做，LR比其他那兩個test更容易。
3、cointegrating
equation
協整方程式是一種統計方法，它不能完全計算出所有係數，必須以其中一個作為基點進行規範化。因此，在計算結果中，有些係數可能無法得到一致的解釋。
果實是以第一個變數為基點單位normalize的。這也是為什麼HKE的係數是1，而且沒有standard error。
4、修
正係數其實就是建立在原來所有變數（HKE,HKM2等等）的 first order difference
(D(HKE),D(HKM2)等等）。因為如果原來的模型是I(1)，沒辦法consistently計算，那麼first order
difference 之後的是I(0)。很容易計算。甚至某些情況直接用OLS計算都可以。每個修正係數下的standard
error也是這麼計算出來的。
在Android中使用OpenCV方法為：
a、OpenCV安裝路徑＂F:\OpenCV-2.3.1-android-bin＂下有兩個資料夾。將資料夾＂OpenCV-2.3.1＂拷貝到Eclipse工作空間所在的目錄，也就是在你的專案的上一層目錄中，然後匯入到工作空間中，在Package Explorer中選擇項目，單機右鍵在彈出選單中選擇Properties，然後在彈出的Properties視窗中左側選擇Android，然後點擊右下方的Add按鈕，選擇OpenCV-2.3.1並點擊OK,。
b、此時，展開專案樹，可以看到新加了一個OpenCV-2.3.1_src目錄，如下圖，那麼就是正確加入了OpenCV Java API，否則就是放置OpenCV-2.3.1的目錄路徑不正確。
c、然後就可以在Java原始檔中導入OpenCV的API包，並且使用OpenCV API了，OpenCV API的包的形式如下：
Org.opencv.(OpenCV模組名稱).（OpenCV類別名稱）
例如：
Org.opencv.core.Mat
先判斷協整檢定的結果，根據跡檢定（圖1-上個表格）、最大特徵值檢定（圖1-下個表格），可以判斷出存在2個協整方程，上面也輸出了結果：indicate 2 ces.主要可以根據統計量後面的p值來判斷，p
協整方程式可以寫2個，因為上面就是得到這樣的結論：
找到2CES對應的表格，1.0000對應的就是被解釋變量，然後寫出2個方程：【 注意更改係數正負號】
LOGGDP=-2.097LOGGSIP 2.2217LOGGTIP 10.3829
LOGGEC=-0.8943LOGGSIP 0.3717LOGGTIP 5.515
同時，也可以寫出1個的協整方程，就是1CE對應的方程，證明殘差平穩即可。
LOGGDP=-4.402LOGGEC-6.034LOGGSIP 3.858LOGGTIP 33.076
以上是使用eviews軟體進行協整分析的方法及步驟詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
