用恩格尔-格兰杰检验的协整检验

这个例子展示了如何检验组成多元模型的响应序列之间不存在协整关系的无效假设。

负载Data_Canada进入MATLAB®工作空间。该数据集包含加拿大利率的期限结构[141]．提取短期、中期和长期利率序列。

负载Data_CanadaY =数据(:,3:结束);多元反应系列

绘制响应序列。

图绘制(日期,Y,“线宽”, 2)包含“年”；ylabel“百分比”；名称=系列(3:结束);传奇(名称,“位置”，“西北”)标题'{bf加拿大利率，1954-1994}'；轴紧网格在

这张图显示了三个系列之间的协整证据，这三个系列一起移动，并有一个回归均值的扩展。

为了检验协整，计算两个 $$\tau$$（t1), $$z$$（t2) Dickey-Fuller统计数据。egcitest将检验统计量与恩格尔-格兰杰临界值的表值进行比较。

[h, pValue,统计,cValue] = egcitest (Y,“测试”, {“t1”，《终结者2》}）

h =1 x2逻辑阵列0 1

pValue =1×20.0526 - 0.0202

统计=1×2-3.9321 - -25.4538

cValue =1×2-3.9563 - -22.1153

的 $$\tau$$检验无法拒绝无协整的零值，但只是勉强地，用ap-value仅略高于默认的5%显著性水平，且仅略高于左尾临界值的统计值。的 $$z$$检验拒绝零协整。

考试难度Y (: 1)在Y(:, 2:结束)和(默认情况下)拦截c0．残差级数为

[Y (: 1) Y(:, 2:结束)]*β-c0＝Y (: 1)-Y(:, 2:结束)* b-c0．

的第五个输出参数egcitest在其他回归统计中，包含回归系数c0和b．

检验回归系数以检验假设的协整向量β＝(1;- b]．

[~, ~, ~, ~, reg] = egcitest (Y,“测试”，《终结者2》）;c0 = reg.coeff (1);b = reg.coeff (2:3);β= [1;- b];甘氨胆酸h =;线= h.ColorOrder;h.NextPlot =“ReplaceChildren”；h.ColorOrder = circshift(线,3);

情节(日期、Y * beta-c0,“线宽”2);标题{} \ bf协整关系的；轴紧；传说从；网格在；

正如测试证实的那样，这种组合似乎相对稳定。

另请参阅

egcitest

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