MATLAB金融时间序列协整性检验与单位根分析系统

资 源 简 介

本项目为金融计量学提供专用工具，实现多种单位根检验（ADF、PP方法）和协整性分析（Engle-Granger、Johansen方法），帮助研究金融市场时间序列的长期均衡关系与平稳性特征。

详 情 说 明

金融时间序列协整性检验与单位根分析系统

项目介绍

本项目是一个面向金融计量学研究的专用分析工具箱，旨在对金融时间序列数据进行严格的统计特性检验。系统核心功能包括单位根检验与协整关系分析，通过ADF、PP等多种方法判断序列平稳性，并运用Engle-Granger与Johansen方法验证多变量间的长期均衡关系。该系统集成了数据预处理、统计量计算、自动判定与可视化模块，为金融实证研究提供完整的分析流程支持。

功能特性

• 单位根检验模块：支持ADF检验、PP检验、KPSS检验等多种主流方法，自动选择最优滞后阶数，提供趋势项与截距项灵活配置
• 协整分析引擎：实现Engle-Granger两步协整检验与Johansen多变量协整检验，输出协整向量估计与关系强度判定
• 智能结果判定：根据用户设定置信水平自动进行统计显著性判断，生成标准化检验结论
• 可视化分析：动态绘制时序趋势图、残差序列图、检验统计量分布对比图等诊断图表
• 结构化输出：支持.mat与.csv格式报告导出，包含详细检验参数、统计量与置信区间信息

使用方法

数据输入准备

将待分析数据整理为MATLAB表格格式或数值矩阵，确保时间序列按列排列。单变量分析需输入单列数据，多变量协整分析需输入多列数据矩阵。

基本调用示例

% 加载数据文件 data = readtable('financial_data.csv');

% 执行ADF单位根检验 results_ADF = main(data, 'testType', 'ADF', 'lags', 2, 'trend', true);

% 进行Johansen协整检验 results_Coint = main(data, 'testType', 'Johansen', 'confidence', 0.05);

参数配置选项

• testType: 检验类型选择（'ADF'/'PP'/'KPSS'/'EngleGranger'/'Johansen'）
• lags: 滞后阶数设置（默认自动选择）
• trend: 趋势项控制（true/false）
• confidence: 置信水平（默认0.05）

结果解读

系统输出包含检验统计量、临界值对比表、协整关系判定结论。可视化窗口展示原始序列走势与残差平稳性诊断图，导出报告包含完整检验细节。

系统要求

• 运行环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱: Statistics and Machine Learning Toolbox, Econometrics Toolbox
• 内存建议: 至少4GB可用内存（大规模数据检测需8GB以上）
• 磁盘空间: 100MB可用空间用于暂存分析结果

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、检验方法调度与结果输出三大核心模块。具体实现了时间序列平稳性诊断的完整流程控制，包括输入数据有效性验证、检验参数智能配置、多种统计方法的选择执行，以及检验结果的自动化整理与可视化呈现。同时负责协调各子功能模块的数据传递逻辑，生成结构化分析报告并管理图形输出界面。