协整检验要用原数据还是差分数据?

协整检验直接使用原数据，目的是检验多个时间序列之间是否存在长期稳定关系。差分数据用于消除序列的非平稳性，但协整分析恰恰关注的是非平稳序列间的长期均衡，差分会破坏这种关系。若序列不平稳且无协整关系，才需用差分数据做平稳性检验（如ARIMA模型）。

对比

原数据：协整检验的核心是分析非平稳变量间的长期均衡关系，直接使用原数据能保留序列的经济含义，比如GDP和消费的原始趋势。若变量通过协整检验，说明它们存在稳定联动，即使短期波动也会长期回归均衡。这种检验结果对政策制定或预测模型有直接参考价值，避免差分导致的信息丢失。

差分数据：差分后的数据平稳但失去原始趋势，仅反映短期变化。若对差分数据做协整检验，会忽略长期关系，导致结果无意义。差分主要用于单变量平稳性检验（如ADF检验），或建立短期预测模型（如ARIMA），但无法捕捉多变量间的长期协整特征。