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egcitest

恩格尔-格兰杰协整检验

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语法

[h, pValue,统计,cValue reg1, reg2] = egcitest (Y)
[h，pValue，stat，cValue，reg1，reg2]=egcitest（Y，Name，Value）

描述

恩格尔-格兰杰检验评估在时间序列之间没有协整的零假设Y.测试倒退Y（：，1）在…上Y（：，2:end），然后测试单位根的残差。

［h，pValue，斯达，C值，reg1，reg2]=egcitest(Y）对数据矩阵执行恩格尔-格兰杰测试Y．

［h，pValue，斯达，C值，reg1，reg2]=egcitest(Y，名称,值）对数据矩阵执行恩格尔-格兰杰测试Y附加选项由一个或多个指定名称,值配对参数。

输入参数

Y

numObs-借-numDims矩阵表示numObs观察的numDims-多维时间序列y（t），最后一次观察是最近的。Y不能有超过12列。观察包含南值将被删除。

名称-值参数

指定可选的逗号分隔的对名称,值论据。名称参数名和价值为对应值。名称必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数名称1，值1，…，名称，值．

creg

字符向量，例如“nc”，或表示协整回归形式的字符向量的单元格向量，其中y1＝Y（：，1）在退化Y2＝Y（：，2:end）和可选的确定性术语X：

y1＝X一个+Y2b+ε

值:

  • “nc”-没有稳定的趋势X

  • “c”-持续但无趋势X

  • “ct”-常数和线性趋势X

  • “结论”-常数，线性趋势，二次趋势X

默认值:“c”

cvec

包含系数的向量的向量或单元向量[一个；b在协整回归中保持固定。的长度一个是0、1、2或3，具体取决于creg，系数顺序为：常数、线性趋势、二次趋势b是numDims−1。假设的系数y1＝Y（：，1）已标准化为1。南值表示要估计的系数。如果cvec是完全指定的（否南值)，则不进行协整回归。

默认值:完全未指定的协整向量（所有NaN值）。

瑞格

字符向量，例如“ADF”，或表示残差回归形式的特征向量的单元向量。

值:

  • “ADF”-协整回归残差的扩充Dickey-Fuller检验

  • “页”——Phillips-Perron测试

通过调用adftest和pptest将模型参数设置为基于“增大化现实”技术的，假设数据在协整回归中已根据需要进行了去量化或去趋势化。

默认值:“ADF”

滞后

非负整数的标量或向量，表示残差回归中使用的滞后数。参数的含义取决于瑞格(请参阅文档滞后参数adftest和pptest)．

默认值:0

测试

字符向量，例如“t1”，或表示从残差回归计算的测试统计量类型的字符向量的单元向量。

值:

  • “t1”-a“τ测试“

  • 《终结者2》-a“z测试“

参数的含义取决于瑞格(有关测试参数，请参阅文档adftest和pptest)．

默认值:t1

α

测试的标称显著性水平的标量或向量。值必须介于0.001和0.999之间。

默认值:0．05

单元素参数值扩展到任何向量值的长度（测试数）。向量值的长度必须相等。如果任何值是行向量，则所有输出都是行向量。

输出参数

h

测试的布尔决策向量，长度等于测试数。的值h等于1（真正的)表示拒绝空值，支持协整的替代方案。价值观h等于0（假)指示拒绝null的失败。

pValue

向量的p测试统计信息的值，长度等于测试的数量。p-值是左尾概率。

斯达

测试统计量的向量，长度等于测试的次数。这个统计数字取决于瑞格和测试值（有关详细信息，请参阅文档adftest和pptest)．

C值

测试临界值向量，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，因此临界值与试验中使用的值不同adftest或pptest（除非协整向量完全由cvec)．egcitest从文件中加载临界值表数据表，然后从表中线性插值测试值。表中临界值的计算方法见［3］．

reg1

协整回归的回归统计结构。

reg2

结构的回归统计来自残差回归。

中的记录数reg1和reg2等于测试数。每条记录都有以下字段：

号码 回归响应的长度y,南删除
大小 有效样本量，针对滞后、差异进行调整*
的名字 回归系数名称
科夫 估计系数值
东南方 估计系数标准误差
浸 估计系数协方差矩阵
tStats t系数和系数的统计p值
FStat F统计与p-价值观
yMu 的意思是y，针对滞后、差异进行了调整*
伊西格玛 标准差y，针对滞后、差异进行了调整*
伊哈特 的拟合值y，针对滞后、差异进行了调整*
res 回归残差
DWStat 杜宾-沃森统计
固态继电器 回归平方和
上海证券交易所 误差平方和
SST 总平方和
微卫星 均方误差
RMSE 回归标准差
RSq R2统计资料
aRSq 调整R2统计资料
噢 高斯创新下数据的对数似然性
另类投资会议 Akaike信息标准
BIC 贝叶斯（Schwarz）信息准则
认证机构 Hannan-Quinn信息标准

时间序列的滞后和差分减少了样本量。如果没有任何预样例值y（t）被定义为t= 1:N，然后是滞后序列y（t−k）被定义为t＝k+1:N．差异将时间基数减少到k+2:N. 具有p滞后差异，共同的时间基础是p+2:N有效样本量为N−(p+1)．

例子

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打开生活的脚本

加载加拿大利率期限结构的数据。

负载Data_CanadaY=数据（：，3:end）；名称=系列（3:end）；绘图（日期，Y）图例（名称，“位置”，“西北”)网格在…上

图中包含一个轴对象。轴对象包含3个类型为line的对象。这些对象表示(INT_S)利率(短期)、(INT_M)利率(中期)、(INT_L)利率(长期)。

协整检验（并复制表II第1行）［3］)．

[h, pValue,统计,cValue, reg] = egcitest (Y,“测试”，...｛“t1”，《终结者2》}); h、 pValue
h=1x2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 ．

一个=注册(2).coeff (1);b =注册(2).coeff (2:3);情节(日期、Y * [1; - b]——)网格在…上

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个类型为line的对象。

算法

合适的值滞后必须确定，以便从测试中得出有效的推论。参见滞后参数adftest和pptest．

少于20到40次观察的样本（取决于数据的维度）可能会产生不可靠的临界值，从而产生不可靠的推断。请参阅［3］．

如果推断出协整，则reg1输出可用作VEC表示的误差修正项的数据y（t）看见[1]．自回归模型成分的估计可以用估计，将剩余级数视为外生的。

工具书类

[1] 协整和误差修正：表示、估计和检验计量经济学1987年第55号诉，第251-276页。

j·D·汉密尔顿时间序列分析新泽西州普林斯顿：普林斯顿大学出版社，1994年。

[3] MacKinnon, J. G. <单位根和协整检验的数值分布函数>应用计量经济学杂志1996年11月11日，第601-618页。

另请参阅

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