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i10test

成对的集成和平稳性测试

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语法

i10test (X)
i10test (X,名称,值)
H = i10test (___)
[H, PValue] = i10test (___)

描述

例子

i10test (X)显示配对集成和平稳性测试的结果变量X。

例子

i10test (X,名称,值)使用指定的一个或多个额外的选项名称,值对。如果你指定numDiffs选项时,成对的集成和平稳性变量上进行测试X和他们指定的差异。

例子

H= i10test (___)返回逻辑值测试与拒绝的决定。您可以使用任何以前的输入参数。

(H,PValue)= i10test (___)此外返回的假定值测试统计数据。

例子

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打开生活的脚本

进行集成和平稳性配对测试在两个时间序列使用默认的测试和设置。

加载Nelson-Plosser数据,提取一系列真正的国民生产总值,GNPR消费者价格指数,消费者价格指数。

负载Data_NelsonPlosserX = DataTable {: {“GNPR”,“CPI”}};

X是一个矩阵包含变量的数据吗GNPR和消费者价格指数。

进行默认集成(adftest)平稳性(kpsstest在两个时间序列)测试。

i10test (X)
测试结果我(1)(0)= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = var1 0 1 0.9990 0.0100 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - var2 0 1 0.9990 0.0100 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

警告表明,假定值非常大adftest和非常小的kpsstest(也就是说,他们是在蒙特卡洛模拟表)。两个系列,也不会拒绝单位根(H = 0为我(1))和平稳性被拒绝(H = 1为我(0))。

打开生活的脚本

进行集成和平稳性配对测试在两个时间序列和他们之间的分歧。

加载Nelson-Plosser数据,提取一系列真正的国民生产总值,GNPR消费者价格指数,消费者价格指数。

负载Data_NelsonPlosserX = DataTable (: {“GNPR”,“CPI”});

X是表格数组中包含的变量GNPR和消费者价格指数。

集成和平稳性测试参数设置。

I.names = {“滞后”,“模型”};I.vals= {1,“t”};S.names = {“趋势”};S.vals= {true};

集成测试是默认的(adftest),增强一个落后的区别词和trend-stationary选择。平稳性测试是默认的(kpsstest),一种趋势。

进行集成和平稳性测试变量及其差异,指定使用numDiffs。

i10test (X,“numDiffs”,1“它”,“adf”,“iparams”,我,…“圣”,“kps”,“sparams”,年代)
测试结果我(1)(0)= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = GNPR 0 1 0.8760 0.0100 D1GNPR 1 0 0.0054 0.1000 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - CPI 0 1 0.9799 0.0100 D1CPI 1 0 0.0010 0.0568 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

警告表明,假定值非常大或小的一些测试(也就是说,它们超出了蒙特卡罗模拟表)。对于每一个原创剧集,也不会拒绝单位根(H = 0为我(1))和平稳性被拒绝(H = 1为我(0))。差系列,也不会拒绝单位根被拒绝和平稳性。

在给定的参数设置,测试表明,两个系列有一个程度的集成。

打开生活的脚本

进行集成和平稳性配对测试在两个时间序列和他们之间的分歧。关闭显示结果,并返回测试决策和假定值。

加载Nelson-Plosser数据,提取一系列真正的国民生产总值,GNPR消费者价格指数,消费者价格指数。

负载Data_NelsonPlosserX = DataTable (: {“GNPR”,“CPI”});

X是表格数组中包含的变量GNPR和消费者价格指数。

集成和平稳性测试参数设置。

I.names = {“滞后”,“模型”};I.vals= {1,“t”};S.names = {“趋势”};S.vals= {true};

进行集成和平稳性测试变量及其差异,指定使用numDiffs。

[H, PValue] = i10test (X,“numDiffs”,1“它”,“adf”,…“iparams”,我,“圣”,“kps”,…“sparams”年代,“显示”,“关闭”)
H =4×20 1 1 0 0 1 1 0
PValue =4×20.8760 0.0100 0.0054 0.1000 0.9799 0.0100 0.0010 0.0568

警告表明,假定值非常大或小的一些测试(也就是说,它们超出了蒙特卡罗模拟表)。测试和假定值存储在决策H和PValue,分别。

对于每一个原创剧集,也不会拒绝单位根(H = 0)和平稳性被拒绝(H = 1),表示在第一和第三行输出H。对于每个差系列,一个单位根被拒绝(H = 1)和平稳性不拒绝了(H = 0),表示在第二和第四行输出H。

在给定的参数设置,测试表明,两个系列有一个程度的集成。

输入参数

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输入变量,执行固定和集成测试,作为一个指定numObs——- - - - - -numVars数字矩阵或表格数组。X由numObs观察了numVars变量。

如果X是一系列表格,那么变量必须是一个数字。

数据类型:双|表

名称-值参数

指定可选的逗号分隔条名称,值参数。的名字参数名称和吗价值相应的价值。的名字必须出现在引号。您可以指定几个名称和值对参数在任何顺序Name1, Value1,…,的家。

例子:“它”,“页”,“numDiffs”, 1指定一个Phillips-Perron集成测试(和默认的平稳性测试)在所有变量及其差异

指定的显示、变量名称中使用逗号分隔两人组成的“varNames”和一个字符串向量数组或单元的特征向量numVars的名字。所有的变量名是前五个字符截断。

  • 如果X是一个矩阵,那么默认的变量名称是什么{‘var1’,‘var2’,…}。

  • 如果X是一系列表格,那么默认的变量名称是什么X.Properties.VariableNames。

例子:“varNames”{“论坛”、“年龄”、“bdd”}

每个变量的差异数量X测试,指定为逗号分隔组成的“numDiffs”和一个标量号码。

例子:“numDiffs”, 2

集成测试进行,指定为逗号分隔组成的“它”和下列之一:

“adf” 增强Dickey-Fuller测试
“页” Phillips-Perron测试

例子:“它”,“页”

集成测试参数,指定为逗号分隔组成的“iparams”和结构,我两个字段,I.names和I.vals。

  • I.names是一个单元阵列的有效集成测试中指定参数名称吗它。

  • I.vals是一个单元阵列长度一样吗I.names包含参数名称对应的参数值I.names。

如果未指定的任何参数的集成测试,i10test使用默认值。的默认值我是一个空结构,意思吗i10test使用测试违约。

平稳性测试进行中,指定为逗号分隔组成的“圣”和下列之一:

“kps” kps测试
“lmc” Leybourne-McCabe测试

例子:“圣”、“lmc”

平稳性测试参数,指定为逗号分隔组成的“sparams”和结构,年代两个字段,S.names和S.vals。

  • S.names是一个单元阵列的有效集成测试中指定参数名称吗圣。

  • S.vals是一个单元阵列长度一样吗S.names包含参数名称对应的参数值S.names。

如果未指定的任何参数的平稳性检验,i10test使用默认值。的默认值年代是一个空结构,意思吗i10test使用测试违约。

结果表标记是否显示一个结果表在命令窗口中,指定为逗号分隔组成的“显示”其中一个“上”或“关闭”。

如果指定值“上”,然后输出到命令窗口显示在一个表中显示测试结果,H和相应的假定值,PValue。行标记变量名和他们之间的分歧。列标记为我(1)(集成)和我(0)(稳定性),分别表示测试的零假设。

例子:“显示”,“关闭”

输出参数

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测试的决定,作为一个返回numVars * numDiffs + 1——- - - - - -2矩阵的逻辑值。H等于1表示拒绝零假设的选择。H等于0表明失败拒绝零假设。

  • 行H对应的订单, x 1 , Δ x 1 , Δ 2 x 1 , … , Δ D x 1 , x 2 , Δ x 2 , Δ 2 x 2 , … , Δ D x 2 , … Δ差分算子和D指定数量的差异。

  • 列H对应于零假设的集成,我(1)零假设的平稳性,我(0),分别。

假定值的测试,作为一个返回numVars * numDiffs + 1——- - - - - -2矩阵。

  • 行PValue对应的订单, x 1 , Δ x 1 , Δ 2 x 1 , … , Δ D x 1 , x 2 , Δ x 2 , Δ 2 x 2 , … , Δ D x 2 , … Δ差分算子和D指定数量的差异。

  • 列PValue对应于零假设的集成,我(1)零假设的平稳性,我(0),分别。

提示

  • 成对的集成和平稳性测试被认为是共同确认个人测试结果的方法(例如,Kwiatkowski菲利普斯、施密特和申[1])。然而,在相同的数据集,不同的集成测试可能不同意,不同的平稳性测试可能不同意,和平稳性测试可能无法确认集成测试。不过,蒙特卡洛的研究(例如,天野之弥和范诺登[2],伯克[3])表明,配对测试通常是更可靠的比单独使用类型的测试。

引用

[1]Kwiatkowski D。,P. C. B. Phillips, P. Schmidt, and Y. Shin. “Testing the Null Hypothesis of Stationarity Against the Alternative of a Unit Root.”计量经济学杂志。54卷,1992年,页159 - 178。

[2]天野之弥,r。,和年代。van Norden. “Unit Root Tests and the Burden of Proof.” Bank of Canada. Working paper 92–7, 1992.

[3]伯克,s p“验证性数据分析:联合应用平稳性和单位根测试。“英国读大学。讨论文件1994。

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