该博客介绍了如何使用R语言的urca库进行单位根检验，包括趋势项的考虑，并展示了针对不同变量的差分单位根检验。随后，文章通过Engle-Granger协整检验探讨了四个时间序列变量(lrm1, lny, lnmr, difp)之间的协整关系，进行了多元线性回归分析来确定潜在的因果关系。"
132786035,19687619,switch/case语句在编程中的应用与优缺点,"['编程', '控制结构', '算法', '代码优化']
#做单位根检验#
library(urca)
data(finland)
attach(finland)
lrm1.df=ur.df(lrm1,lags=5,type="trend");summary(lrm1.df)
lny.df=ur.df(lny,lags=5,type="trend");summary(lny.df)
lnmr.df=ur.df(lnmr,lags=5,type="trend");summary(lnmr.df)
difp.df=ur.df(difp,lags=5,type="trend");summary(difp.df)
#差分后的单位根检验#
lrm12=diff(lrm1);lrm12.df=ur.df(lrm12,lags=5,type="trend")
summary(lrm12.df)
lny2=diff(lny); lny2.df=ur.df( lny2,lags=5,type="trend")
summary( lny2.df)
lnmr2=diff(lnmr);lnmr2.df=ur.df(lnmr2,lags=5,type="trend")
summary(lnmr2.df)
difp2=diff(difp);difp2.df=ur.df(difp2,lags=5,type="trend")
summary(difp2.df)
#Engle-Granger协整检验#
#生成时间序列#
lrm1=ts(lrm1,start=c(1958,2),end=c(1984,3),frequency=4)
lny=ts(lny,start=c(1958,2),end=c(1984,3),frequency=4)
lnmr=ts(lnmr,start=c(1958,2),end=c(1984,3),frequency=4)
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