这个问题之前被问过几次，但我认为没有一个答案是令人满意的。我的测试还包含比其他问题更多的细节。

在 Python 中对两个时间序列使用 Johansen 测试（ statsmodels.tsa.vector_ar.vecm.JohansenTestResult，在此处链接），我得到以下结果：

Trace Statistic Crit 90%    Crit 95%    Crit 99%        
10.55896424         13.4294     15.4943     19.9349     
3.88167814          2.7055      3.8415      6.6349      
                    
Eigenvalue Statistic    Crit 90%    Crit 95%    Crit 99%    Eigenvectors    
6.67728609              12.2971     14.2639     18.52        9.1332911   -0.15266422
3.88167814              2.7055      3.8415      6.6349      -11.72787276  13.49364426

根据我的理解，我们将首先查看每个 Trace Statistic 并将其与所选的关键级别进行比较，例如 Crit 95%。因此，第一个 Trace Statistic 小于 Crit 95% 水平，因此我们接受不存在协整的原假设，但第二个 Trace Statistics 大于其 Crit 95% 水平，因此我们拒绝原假设并接受存在协整.

现在要找到系数以便从我拥有的两个时间序列中构造一个平稳的时间序列，我需要找到特征向量$A$和$B$以便$U_t=AS_1 + BS_2$在哪里$S_1$和$S_2$给定时间序列。

选择了第二个 Trace Statistic，我的问题是：

1. 我现在是否选择了其对应的特征值统计量，即第二个，3.88167814？
2. 选择特征值统计后，如果我想获取其对应的特征向量，是否需要再次将该统计与其 Crit 95% 水平进行比较？这个比较告诉我们什么？

谢谢