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egcitest

Engle-Granger协整检验

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语法

[h，pValue，stat，cValue，reg1，reg2]=egcitest（Y）
[h, pValue,统计,cValue reg1, reg2] = egcitest (Y,名称,值)

描述

Engle-Granger检验评估了中国时间序列之间不存在协整的无效假设Y．考试难度Y (: 1)在…上Y(:, 2:结束)，然后测试单位根的残差。

[H,pValue,统计,cValue,reg1,reg2) = egcitest (Y)对数据矩阵进行Engle-Granger检验Y．

[H,pValue,统计,cValue,reg1,reg2) = egcitest (Y,名称、值)对数据矩阵进行Engle-Granger检验Y具有一个或多个指定的附加选项名称、值对参数。

输入参数

Y

暴民——- - - - - -numDims矩阵表示暴民对某一事件的观察numDims维时间序列Y(T)最后的观察是最近的。Y不能有超过12列。包含楠值删除。

名称值参数

指定可选的逗号分隔的字符对名称、值参数。的名字是参数名和价值是对应的值。的名字必须出现在引号内。您可以按任意顺序指定多个名称和值对参数，如下所示：Name1, Value1,…,的家．

克雷格

字符向量，如“数控”，或表示协整回归形式的字符向量的细胞向量，其中Y1.=Y (: 1)退步于Y2.=Y(:, 2:结束)和中的可选确定性项X:

Y1.=XA.+Y2.B+ ε

价值观是：

  • “数控”-没有不变的或趋势X

  • “c”-不变，但没有趋势X

  • “ct”-恒定和线性趋势X

  • “ctt”-中的常数、线性趋势和二次趋势X

违约：“c”

cvec

包含系数的向量的向量或单元向量[A.;B]在协整回归中保持固定不变A.是0 1 2还是3，取决于克雷格，系数顺序为:常数、线性趋势、二次趋势。的长度B是numDims− 1.假设Y1.=Y (: 1)已经标准化为1。楠值表示要估计的系数。如果cvec是否完全指定(否楠值），不执行协整回归。

违约：完全未指定的协整向量（所有NaN值）。

rreg

字符向量，如“ADF”，或表示残差回归形式的字符向量的单元向量。

价值观是：

  • “ADF”-协整回归残差的增强Dickey-Fuller检验

  • “PP”-菲利普斯-佩隆试验

测试统计信息是通过调用adftest和ppt将模型参数设置为“AR”，假设数据在协整回归中被降低或非趋势化(必要时)。

违约：“ADF”

滞后

表示残差回归中使用的滞后数的非负整数的标量或向量。参数的含义取决于的值rreg（有关详细信息，请参阅文档。）滞后参数在adftest和ppt).

违约：0

测验

字符向量，如“t1”，或表示从残差回归计算的测试统计类型的特征向量的单元向量。

价值观是：

  • “t1”——“τ测试”

  • ‘t2’——“Z测试”

参数的含义取决于的值rreg（有关测试参数，请参阅中的文档。）adftest和ppt).

违约：t1

阿尔法

检验的标称显著性水平的标量或向量。值必须在0.001和0.999之间。

违约：0.05

将单元素参数值展开为任意向量值的长度(测试的数量)。向量的长度必须相等。如果任何值是行向量，则所有输出都是行向量。

输出参数

H

测试的布尔决定向量，长度等于测试的数量。的值H等于1.(符合事实的)表示拒绝空值，支持协整的替代方案H等于0(错误的)表示拒绝null的失败。

pValue

向量P-测试统计数据的值，长度等于测试数。P-value是左尾概率。

统计

测试统计的向量，长度等于测试数。统计取决于rreg和测验值(请参阅文档adftest和ppt).

cValue

测试的临界值向量，长度等于测试次数。值用于左尾概率。由于残差是估计的，而不是观察到的，临界值不同于adftest或ppt(除非协整向量完全由cvec).egcitest从文件中加载关键值表Data_EGCITest.mat，然后对表中的试验值进行线性插值。表中的临界值使用表中所述的方法进行计算[3]．

reg1

协整回归的回归统计结构。

reg2

从残差回归的回归统计结构。

中记录的数量reg1和reg2等于测试的次数。每条记录有以下字段:

全国矿工工会 回归反应的长度Y具有楠年代了
大小 有效样本大小，调整滞后，差异*
名字 回归系数的名字
多项式系数 估计系数值
se 估计系数标准误差
冠状病毒 估计系数协方差矩阵
tStats T系数统计P-价值观
函数 F统计和P价值
yMu 平均数Y，调整滞后，差异*
ySigma 标准偏差的Y，调整滞后，差异*
yHat 合适的值Y，调整滞后，差异*
物件 回归残差
DWStat Durbin-Watson统计
苏维埃社会主义共和国 回归平方和
上交所 误差平方和
风场 总平方和
均方误差 均方误差
RMSE 回归的标准误差
RSq R2.统计
aRSq 调整R2.统计
陆上通信线 高斯创新下的对数似然数据
艾克 Akaike信息准则
比克 贝叶斯(施瓦茨)信息准则
寰球公司 汉南·奎因信息准则

*滞后和差分时间序列会减少样本量。如果没有任何预采样值，则Y(T)定义为T= 1:N然后是滞后序列Y(T−K)定义为T=K+ 1:N.差异化将时间基准减少到K+ 2:N．与P滞后差异，共同的时基是P+ 2:N有效样本量为N−(P+ 1)．

例子

全部崩溃

打开实时脚本

加拿大利率期限结构的负载数据。

负载加拿大数据中心Y =数据(:,3:结束);名称=系列(3:结束);情节(日期、Y)传说(名称,“位置”,“西北”网格)在…上

图中包含一个轴对象。axes对象包含3个line类型的对象。这些对象表示（国际）利率（短期），（国际）利率（中期），（国际）利率（长期）。

协整检验(并复制表II中的第1行[3]).

[h，pValue，stat，cValue，reg]=egcitest（Y，“测试”,．..{“t1”,‘t2’})；h，p值
h =1 x2逻辑阵列0 1
pValue=1×20.0526 - 0.0202

绘制估计的协整关系 Y 1. - Y 2. B - Xa ．

a=reg（2）.coeff（1）；b=reg（2）.coeff（2:3）；绘图（日期，Y*[1；-b]-a）网格在…上

图中包含一个axes对象。axes对象包含一个line类型的对象。

算法

适用于滞后必须确定，以便从测试中得出有效的推论。请参阅滞后文档中的参数adftest和ppt．

小于~20到40个观察值的样本(取决于数据的维度)可能产生不可靠的临界值，因此推断也不可靠。看到[3]．

如果推断协整，那么残差reg1的VEC表示中，输出可作为误差修正项的数据Y(T)．看到［１］. 然后，可以使用估计，将残余系列视为外源性。

参考文献

R. F.恩格尔和C. W. J.格兰杰。协整和误差修正:表示、估计和测试费雪．55,1987，页251-276。

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

[3] 单位根和协整检验的数值分布函数应用计量经济学杂志．第11页，1996，第601-618页。

另见

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话题

在R2011a中引入

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