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原文出处：拓端数据部落公众号
汇率和股价指数之间的分割是许多经济学家和投资者关注的重要议题。汇率和股价指数的稳定对于经济体系的稳固和投资者的决策都具备重要影响。本文将帮忙客户通过剖析汇率和股价指数之间的分割，应用格兰杰因果测验和脉冲响应函数等办法，来深入探讨它们之间的关系。
（一）描述时序图→ 单位根测验（ADF测验）→平稳性测验，不安稳的话进行协整测验→格兰杰因果测验
首先，咱们将通过描述时序图来察看汇率和股价指数的变化趋势。而后，咱们将进行单位根测验（ADF测验）和平稳性测验，以确定它们的工夫序列个性。如果发现序列不安稳，咱们将进行协整测验，以确定它们之间是否存在长期稳固的关系。接着，咱们将应用格兰杰因果测验来剖析它们之间的因果关系，进一步探讨它们之间的动静影响。
plot(topix[,1],topix[,2],type="b",xlab="year",ylab="股价指数" )平稳性测验
恩格尔-格兰杰测验Engle-Granger
在进行恩格尔-格兰杰测验时，咱们将建设两个变量（汇率和股价指数）的回归方程，并对回归方程的残差进行单位根测验。通过测验残差序列的平稳性，咱们能够判断这两个变量是否存在协整关系，从而揭示它们之间的长期分割。
第一步：建设两变量（y1,y2）的回归方程，
第二步：对该回归方程的残差(resid)进行单位根测验其中，
原假如两变量不存在协整关系，备择假如是两变量存在协整关系。
利用最小二乘法对回归方程进行预计，从回归方程中提取残差进行测验。
adf.test(topix[,2])
#提取回归残差
error = residuals(sr.reg)作残差散点图
对残差进行单位根测验
伪回归后果，相干参数都显著
（二）用（VAR）脉冲响应函数剖析
咱们将应用VAR模型进行脉冲响应函数剖析，以探讨汇率和股价指数之间的短期关系。通过预测VAR模型的脉冲响应，咱们能够理解它们之间的刹时反馈和动静调整过程，为投资者提供更精确的决策依据。
predict(VARmodel,10)（三）最初用二元garch模型进行短期预测
咱们将采纳二元GARCH模型进行短期预测，以评估汇率和股价指数的波动性。通过剖析GARCH模型的残差序列，咱们能够更好地了解它们之间的稳定关系，并提供更精准的短期预测后果，为投资者提供更牢靠的投资倡议。
volatility <- volatVARDATc.dccn, data = qxts, solver = 'solnp',fit.control = list(eval.se = TRUE))
print(fit.1)residuals(fi通过以上分析方法的综合使用，咱们能够更全面地理解汇率和股价指数之间的分割，揭示它们之间的因果关系和动静影响，为投资者和决策者提供更精确的信息和决策反对。
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