R语言EG（Engle-Granger）两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析CPI和PPI时间序列关系

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对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实意义:当PPI先行地引导着CPI的变动，则意味着上游价格对下游价格具有正向传导效应，物价可能因供给因素的冲击而上升，并由此引发“成本推动型通胀”的风险，此时，通胀治理应以“供给调控”为主;反之，当CPI引导着PPI的变动，则意味着存在下游价格对上游价格的反向倒逼机制，物价可能因需求因素的冲击而上升，并由此引发“需求拉动型通胀”的风险，此时的通胀治理则应以“需求调控”为主。

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数据：CPI与PPI 月度同比数据

读取数据

CPI数据

1、  单位根检验

查看数据后发现需要进行季节调整

给出输出结果：

PPI数据

（1）若存在单位根，用差分后序列进行2、3、4 步；

（2）若不存在单位根，就用原序列。

因此，对两个数据都进行差分。

2、  检验协整关系——EG两步法

给出输出结果

（1）若存在长期协整，用VECM法线性过滤，利用利用过滤后的“残差成分”再进行3，4 步；

（2）若不存在长期协整，就不用过滤，直接进行3、4步。

建立长期均衡模型

绘制残差

不存在长期协整，就不用过滤，直接进行3、4步

3、  非线性检验——RESET检验方法

给出输出结果

4、  建立VAR模型、格兰杰因果检验

建立VAR模型给出输出结果

p值小于给定的显著性水平拒绝,一般p值小于0.05,特殊情况下可以放宽到0.1。f统计量大于分位点即可。一般看p值。

格兰杰检验主要看P值即可。例如,若P值小于0.1,则拒绝原假设,变量间存在格兰杰因果关系。