egcitest

恩格尔 - 格兰杰协整检验

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句法

并[h，p值，统计，cValue，REG1，REG2] = egcitest（Y）
并[h，p值，统计，cValue，REG1，REG2] = egcitest（Y，名称，值）

描述

恩格尔 - 格兰杰检验评估的时间序列之间没有协整关系的零假设ÿ。测试倒退Y（：，1）上Y（：，2：结束），然后测试单位根的残差。

[H，p值，统计，cValue，REG1，REG2] = egcitest（ÿ）执行恩格尔-Granger检验对数据矩阵ÿ。

[H，p值，统计，cValue，REG1，REG2] = egcitest（ÿ，名称，值）执行恩格尔-Granger检验对数据矩阵ÿ与由一个或多个指定的附加选项名称，值对参数。

输入参数

ÿ

numObs-通过-进行NumDims矩阵代表numObs一个观测进行NumDims维时间序列ÿ（Ť），随着最后观察最近的。ÿ不能有超过12列。含意见为NaN值将被删除。

名称 - 值对参数

指定可选的用逗号分隔的对名称，值参数。名称是参数的名称和值是对应的值。名称必须出现引号内。您可以按照任何顺序指定多个名称和值对参数名1，值1，...，NameN，值N。

'CREG'

字符向量，如'NC'，指示协整回归，其中的形式字符向量的或细胞载体ÿ1=Y（：，1）上回归ÿ2=Y（：，2：结束）和可选的确定条件中X：

ÿ1=X一个+ÿ2b+ε

价值观是：

  • 'NC'-no恒定或趋势X

  • 'C'但的常数在没有趋势X

  • 'CT'在和的常数线性趋势X

  • 'CTT'的常数，线性趋势，和二次趋势X

默认：'C'

'cvec'

含有系数[载体的载体或细胞矢量一个;b]被保持固定在协整回归。长度一个是0，1，2或3，这取决于CREG与系数顺序：常数，线性趋势，二次趋势。长度b是进行NumDims- 1.假设的系数ÿ1=Y（：，1）已被标准化为1。为NaN值表示要被估计的系数。如果cvec是完全指定（无为NaN值），则不执行协整回归。

默认：完全未指定的协整向量（所有NaN值）。

“R-REG”

字符向量，如'ADF'指示剩余回归形式字符向量的，或细胞载体。

价值观是：

  • 'ADF'- 增强残差的迪基 - 富勒检验从协整回归

  • 'PP'- 菲利普斯 - 佩隆测试

检验统计量是通过调用计算adftest和pptest与模型参数集'AR'中，假设数据已经被贬低或去趋势，根据需要，在协整回归。

默认：'ADF'

“滞后”

标量或非负整数指示在残留回归使用滞后的数目的向量。该参数的意义取决于价值R-REG（请参阅文档滞后参数adftest和pptest）。

默认：0

'测试'

字符向量，如'T1'指示检验统计量从残留回归计算的类型字符向量的，或细胞载体。

价值观是：

  • 'T1'- 一个 ”τ测试”

  • 'T2'- 一个 ”ž测试”

该参数的意义取决于价值R-REG（参见文档在测试参数adftest和pptest）。

默认：T1

'α'

标量或为测试名义显着性水平的载体。值必须为0.001和0.999之间。

默认：0.05

单元素的参数值被扩展到任何矢量值（测试数量）的长度。矢量值必须具有相等的长度。如果有任何的值是一个行向量，所有输出是行向量。

输出参数

H

的布尔决定为测试矢量，长度等于测试的次数。值H等于1（真正）表示拒绝零赞成协整的替代。值H等于0（假）指示失败拒绝零。

p值

矢量p检验统计量 - 值，长度等于测试的次数。p- 值是左尾概率。

统计

检验统计量的向量，长度等于测试的次数。统计依赖于R-REG和测试值（见文档adftest和pptest）。

cValue

为测试的临界值，具有长度的矢量等于测试的次数。数值为左尾概率。由于残差估计，而不是观察到的，临界值是从那些在使用不同adftest要么pptest（除非协整向量完全被指定cvec）。egcitest从文件临界值的负载表Data_EGCITest.mat，然后线性地从表插值测试值。表中的关键值使用在所描述的方法计算[3]。

REG1

从协整回归回归统计的结构。

REG2

从剩余的回归回归统计的结构。

记录中的号码REG1和REG2等于测试的次数。每个记录有以下字段：

NUM 回归响应的长度ÿ与为NaNŝ删除
尺寸 有效样本规模，调整滞后，差异*
名 回归系数名
_系数 估计系数值
SE 估计系数的标准误差
冠状病毒 估计系数的协方差矩阵
tStats Ť系数的统计和p- 值
FSTAT F统计和p-值
YMU 平均的ÿ，调整滞后，差异*
ySigma 的标准偏差ÿ，调整滞后，差异*
yHat 的拟合值ÿ，调整滞后，差异*
水库 回归残差
DWStat DW统计
SSR 回归平方
SSE 误差平方和
SST 总平方
MSE 均方误差
RMSE 回归的标准误差
RSQ [R2统计
aRSq 调整[R2统计
二 在高斯的创新数据的对数似然
AIC 赤池信息准则
BIC 贝叶斯（施瓦茨）信息准则
HQC 汉南 - 奎因信息准则

*滞后和差分时间序列降低了样本大小。不具有任何样品前值，如果ÿ（Ť）对于被定义Ť= 1：ñ，那么滞后系列ÿ（Ť-ķ）对于被定义Ť=ķ+1：ñ。差分减少了时基ķ+2：ñ。同p滞后差异，公共时间基准是p+2：ñ和有效样本大小是ñ- （p+1）。

例子

全部收缩

开立真实脚本

对加拿大的利率期限结构加载数据。

加载Data_CanadaY =数据（：，3：结束）;名称=系列（3：结束）;图（日期，Y）的传说（姓名，'位置'，'NW'）网格上

测试在协整（和繁殖行1表II的[3]）。

并[h，p值，统计，cValue，REG] = egcitest（Y，'测试'，...{'T1'，'T2'}）;H，p值
H =1×2阵列的逻辑0 1
p值=1×20.0526 0.0202

画出估计协整关系 ÿ 1 - ÿ 2 b - XA 。

一个REG =（2）.coeff（1）;B = REG（2）.coeff（2：3）;情节（日期，Y * [1; -b] -a）格上

算法

对于A合适的值滞后必须以从测试得出有效的推论来确定。查看笔记滞后参数文档中adftest和pptest。

具有小于约20〜40个观测（取决于数据的维数）的样品可以产生不可靠的临界值，并且因此不可靠的推论。看到[3]。

如果协整推断，从残差REG1输出可以被用作用于在的VEC表示误差校正项数据ÿ（Ť）。看到[1]。自回归模型组件的估计然后可以用执行估计中，处理剩余的系列作为外源的。

参考

[1]恩格尔，R. F.和C. W. J.格兰杰。“协整和纠错：表示，估计和检验。”计量经济学。诉55，1987，页251-276。

[2]汉密尔顿，J.D.时间序列分析。普林斯顿，NJ：普林斯顿大学出版社，1994年。

[3]麦克金南，J.G。“为单位根和协整检验数值分布函数”。杂志应用计量经济学的。诉11，1996年，第601-618。

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