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自Engle和Granger发现协整现象以来,协整理论发展至今已经被广泛的应用于从金融行业到农业、从宏观经济到微观经济,从资本市场到货币市场的各个领域。然而,由于对相关理论基础和数学模型的认识不到位,在应用中主观性过强,导致在应用理论时出现了不少问题。本文回顾了协整理论以及应用理论的文献。对协整的相关理论进行了介绍,包括时间序列的平稳性与单位根检验、向量自回归(VAR)模型,协整与误差修正模型以及蒙特卡罗模拟实验,为全文做了理论铺垫。首先分析了VAR模型中遗漏协整项的问题。在VAR系统中,尽管对不平稳变量进行差分可以达到整个系统的平稳,但如果变量间存在协整关系,差分平稳后的VAR系统是有问题的。通过蒙特卡罗模拟实验的方法对比了存在协整关系时,一阶差分形式的VAR和正确设定误差修正模型时,参数估计的偏误情况。研究发现,遗漏协整项的一阶差分VAR模型是不恰当的,这将导致格兰杰因果关系检验、方差分解等统计推断失效。说明了对于非平稳时间序列的建模而言,检验变量间平稳性与协整关系的必要性。然后,探讨了DGP的正确识别对Johansen和Juselius协整检验重要性。基于蒙特卡罗模拟实验的方法,对DGP误设时,Johansen和Juselius协整检验中协整向量的个数,协整向量系数的估计进行了分析。通过与正确识别DGP时的检验结果相比,误设DGP的协整检验,不管是在协整关系的个数还是在协整向量系数的估计值方面都是存在偏误的。进而说明了正确设别DGP对协整检验结果有着重大的影响。最后,对Engle-Granger两步法、Johansen和Juselius协整检验和ADL协整检验三种协整检验方法进行了比较。从理论角度阐述了Johansen和Juselius协整检验相对于Engle-Granger两步法所具备的优势。重点对弱外生性变量间协整关系的检验进行了探讨。利用蒙特卡罗模拟实验的方法,对数据进行仿真。研究发现,在对存在弱外生性变量的协整系统进行检验时,ADL检验比Engle-Granger两步法和Johansen和Juselius协整检验有着更高的检验功效。尤其是在小样本的情况下,ADL检验的优势更加明显。对于非弱外生性的变量系统,ADL方法的检验功效要比Engle-Granger两步法和Johansen和Juselius协整检验低。尤其在小样本情况下,这种趋势更加明显。文章最后对全文进行了总结,并指明了未来可能的研究方向。