協整檢驗二種方法：壹是用EG檢驗，即二步法，第壹步進行回歸，然後對殘差進行單位根檢驗，若平穩，則存在協整關系，第壹步的回歸方程則是所需要的；二是用JJ檢驗，存在協整關系後，會直接給出協整方程，根據研究用途選擇壹個方程即可。
在宏觀經濟計量分析中，Granger(1987)所提出的協整方法已成為了分析非平穩經濟變量之間數量關系的最主要工具之壹，且通過線性誤差修正模型(ECM)刻畫了經濟變量之間的線性調整機制，這就是所謂的線性協整方法。
隨著經濟理論的發展，尤其是交易成本和政策反應的經濟分析中，傳統的線性協整分析已不再是合適的分析方法，鑒於此Balk和Fomby(1997)?[1]?提出了所謂的閾值協整(Threshold Cointegration)方法，它刻畫了經濟變量之間的非線性調整機制。
目的：
協整即存在***同的隨機性趨勢。協整檢驗的目的是決定壹組非平穩序列的線性組合是否具有穩定的均衡關系，偽回歸的壹種特殊情況即是兩個時間序列的趨勢成分相同，此時可能利用這種***同趨勢修正回歸使之可靠。
正是由於協整傳遞出了壹種長期均衡關系，若是能在看來具有單獨隨機性趨勢的幾個變數之間找到壹種可靠聯系，那麽通過引入這種“相對平穩”對模型進行調整，可以排除單位根帶來的隨機性趨勢，即所稱的誤差修正模型。
在進行時間序列分析時，傳統上要求所用的時間系列必須是平穩的，即沒有隨機趨勢或確定趨勢，否則會產生“偽回歸”問題。但是，在現實經濟中的時間系列通常是非平穩的，我們可以對它進行差分把它變平穩，但這樣會讓我們失去總量的長期信息，而這些信息對分析問題來說又是必要的，所以用協整來解決此問題。