egcitest
Engle-Granger协整检验
语法
描述
返回的表StatTbl
= egcitest (资源描述
)StatTbl
包含变量的测试结果、统计数据和设置从Engle-Granger进行协整检验的变量表或时间表资源描述
。
响应变量的回归是第一个表变量,和所有其他变量的预测变量。选择一个不同的反应变量的回归,使用ResponseVariable
名称-值参数。选择不同的预测变量,使用PredictorNames
名称-值参数。
(___)= egcitest (___,
指定选项使用一个或多个名称参数除了任何输入参数组合在以前的语法。名称=值
)egcitest
返回输出参数组合对应的输入参数。
一些选项测试的数量进行控制。当下列条件适用egcitest
进行多个测试:
例如,egcitest(资源描述,ResponseVariable =“GDP”,α= 0.025,滞后= [0 1])
选择国内生产总值
从表中作为响应变量资源描述
并进行两个测试0.025的显著性水平。第一个测试包括0
剩余滞后回归,第二个测试包括1
剩余滞后回归。
(___,
此外返回以下结构的回归统计,需要形成检验统计量:reg1
,reg2
)= egcitest (___)
reg1
——统计结果从指定的响应变量的协整回归ResponseVariable
到指定的预测变量PredictorVariables
reg2
——统计造成的残余回归实现指定的单位根检验RReg
例子
对矩阵进行Engle-Granger协整检验的数据
测试一个多变量时间序列的协整使用默认值Engle-Granger协整检验。输入时间序列数据作为数字矩阵。
数据加载的加拿大通货膨胀和利率Data_Canada.mat
,其中包含的系列矩阵数据
。
负载Data_Canada系列的
ans =5 x1细胞{' (INF_C)通货膨胀率(CPI-based)} {”(INF_G)通货膨胀率(国内生产总值deflator-based)} {(INT_S)利率(短期)的}{(INT_M)利率(中期)的}{' (INT_L)利率(长期)}
测试的利率系列使用Engle-Granger协整检验协整的。使用默认选项并返回和拒绝的决定 价值。
h = egcitest(数据(:,3:结束)
h =逻辑0
egcitest
使用
测试默认情况下,它不拒绝零假设(h = 0
在利率没有协整系列的)。
回归测试p价值和决策数据
数据加载的加拿大通货膨胀和利率Data_Canada.mat
。
负载Data_Canada
测试的利率系列使用Engle-Granger协整检验协整的。使用默认选项并返回拒绝的决定, 值, 以及统计和临界值。
[h, pValue,统计,cValue] = egcitest(数据(:,3:结束)
h =逻辑0
pValue = 0.0526
统计= -3.9321
cValue = -3.9563
进行违约Engle-Granger协整检验表变量
进行Engle-Granger在多元时间序列协整检验使用默认选项,使用第一个表变量作为回应,其他表变量预测,包括一个常数项的协整回归。返回一个表的测试结果。
数据加载的加拿大通货膨胀和利率Data_Canada.mat
。转换表数据表
一个时间表。
负载Data_Canada日期= datetime(日期,12日31);TT = table2timetable (DataTable, RowTimes =日期);TT。观察= [];
进行Engel-Granger协整检验通过的时间表egcitest
和使用默认选项。协整回归,egcitest
使用CPI-based通货膨胀率作为响应变量和所有其他变量在预测的时间表。
StatTbl = egcitest (TT)
StatTbl =1×9表h pValue stat cValue滞后α测试CReg RReg _____ _____ _________累积告诉专攻测试1真正0.0023851 -6.2491 -4.7673 0 0.05 {t1的}{' c '} {ADF的}
StatTbl
表的测试结果。行对应于输入变量的时间表TT
,列对应拒绝的决定,和相应的
价值,决定统计,并指定测试选项。在这种情况下,测试拒绝零假设的替代所有的表变量之间的协整。
默认情况下,egcitest
包括所有输入表变量的协整检验。选择一个响应变量协整回归,设置ResponseVariable
选择。选择预测变量,设置PredictorVariables
选择。
选择测试数据和情节协整关系
数据加载的加拿大通货膨胀和利率Data_Canada.mat
。转换表数据表
利率系列的时间表。
负载Data_Canada日期= datetime(日期,12日31);idxINT =包含(DataTable.Properties.VariableNames,“INT”);TT = table2timetable(数据表(:,idxINT) RowTimes =日期);TT。观察= [];
情节的利率。
图绘制(TT.Time TT.Variables)传奇(系列(idxINT),位置=“西北”网格)在
复制表二世的第一行[3]通过协整检验,指定的默认变量作业(响应变量协整回归和确定的条款
是INT_S
,其他利率
和
预测,该模型有一个常数
),并指定
和
测试。返回协整回归统计数据。
[StatTbl, reg] = egcitest (TT,测试= (“t1”“t2”]);StatTbl
StatTbl =2×9表h pValue stat cValue滞后α测试CReg RReg _____ ________ _________累积告诉专攻测试1假0.052627 -3.9321 -3.9563 0 0.05 {t1的}{' c '} {ADF的}真正测试2 0 0.020157 -25.454 -22.115 0.05 {‘t2’} {' c '} {ADF的}
的
测试(测试1
)不能拒绝零假设,但是
测试(测试2
)拒绝零假设协整的存在。
情节估计使用回归统计数据的协整关系 测试 ,在那里 。
c =注册(2).coeff (1);b =注册(2).coeff (2:3);图绘制(TT.Time, TT.Variables * [1;- b] - c)网格在
输入参数
Y
- - - - - -代表多元时间序列的观测数据yt
数字矩阵
代表多元时间序列的观测数据yt指定为一个numObs
——- - - - - -numDims
数字矩阵。每一列的Y
对应于一个变量,每一行对应一个观察。测试就退化的响应变量Y (: 1)
在预测变量Y(:, 2:结束)
。
数据类型:双
资源描述
- - - - - -代表多元时间序列的观测数据yt
表|时间表
代表多元时间序列的观测数据yt,指定为一个表或时间表numObs
行。每一行的资源描述
是一个观察。
测试就退化的响应变量,这是第一个变量资源描述
预测变量,所有其他变量资源描述
。选择一个不同的反应变量的回归,使用ResponseVariable
名称-值参数。选择不同的预测变量,使用PredictorNames
名称-值参数。所选变量必须是一个数字。
请注意
egcitest
从指定的数据删除,所有观察包含至少一个失踪的观察,由一个表示南
价值。
名称-值参数
指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家
,在那里的名字
参数名称和吗价值
相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。
R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字
在报价。
例子:egcitest(资源描述,ResponseVariable =“GDP”,α= 0.025,滞后= [0 1])
选择国内生产总值
从表中作为响应变量资源描述
并进行两个测试0.025的显著性水平。第一个测试包括0
剩余滞后回归,第二个测试包括1
剩余滞后回归。
CReg
- - - - - -协整回归形式
“c”
(默认)|“数控”
|“ct”
|“结论”
|特征向量|字符串向量|细胞特征向量的向量
协整回归形式,指定为一个表单的名称,或字符串向量或单元向量形式的名字。
一般来说,协整回归
在哪里y1响应变量,Y2包含预测变量,X是一个设计为可选的确定性系数矩阵一个,包括一个常数,线性时间趋势,二次时间趋势。此表包含支持的形式和他们的名字。金宝app
表单名称 | 描述 |
---|---|
“数控” |
回归不包括X;没有常数或趋势。 |
“c” |
X包含一个变量为常数,但不是趋势。 |
“ct” |
X包含常数和变量的线性时间趋势。 |
“结论” |
X为常数,包含变量线性时间趋势,二次时间趋势。 |
egcitest
为每个表单名称进行单独测试CReg
。
例子:CReg = (“ct”“总部”)
包括一个常数和协整回归线性时间趋势项的第一个测试中,并包括所有三个确定的条款在协整回归第二测试。
数据类型:字符
|字符串
|细胞
CVec
- - - - - -Cointegrating-regression系数等式约束
数值向量(默认)|单元格数值向量的向量
Cointegrating-regression系数等式约束,指定为数字向量(一个;b)或细胞向量的数值向量。
一个含有等式约束的确定性方面的协整回归。的长度一个取决于相应的价值CReg
名称-值参数,一个0,1,2,3。系数的回归,他们的顺序一个是常数,线性趋势,二次趋势。
b包含了numDims
−1等式约束中相应的预测变量的系数Y2。
指定南
条目来估计相应的回归系数。
当CVec
是完全指定(不包含任何南
值),egcitest
不执行协整回归。
默认情况下,CVec
是一个完全未指明的协整向量(完全由南
值)。因此,egcitest
估计系数。
egcitest
进行单独测试每组等式约束CVec
。
例子:egcitest(资源描述,CVec =[2南南)
修正常数在协整回归2
和两个预测变量的系数估计资源描述
。
例子:egcitest(资源描述,CVec ={(2南南);南(3,1))
第一个测试,修正常数在协整回归2
和两个预测变量的系数估计资源描述
第二个测试,估计系数。
例子:egcitest(资源描述,CReg =“结论”,CVec =[2 0.5 - 0.25南南)
修复了常数2
线性趋势0.5
二次趋势0.25
,估计系数的两个预测变量资源描述
。
数据类型:双
|细胞
RReg
- - - - - -剩余回归形式
“页”
(默认)|“adf”
|特征向量|字符串向量|细胞特征向量的向量
α
- - - - - -名义上的显著性水平
0.05
(默认)|数字标量|数值向量
名义上的假设检验的显著性水平,指定为一个数值之间的标量0.001
和0.999
或者一个数值向量的值。
egcitest
为每个值进行单独测试α
。
例子:α= (0.01 - 0.05)
使用一个水平的意义0.01
在第一个测试中,然后使用一个水平的意义0.05
第二个测试。
数据类型:双
ResponseVariable
- - - - - -变量资源描述
用于响应
第一个变量资源描述
(默认)|字符串向量|细胞特征向量的向量|向量的整数|逻辑向量
变量资源描述
用于反应协整回归,指定为一个字符串向量或细胞特征向量的向量包含变量名称Tbl.Properties.VariableNames
,或者一个整数或逻辑向量代表的指标名称。所选变量必须是一个数字。
egcitest
所有测试使用相同的指定响应变量。
例子:ResponseVariable =“GDP”
数据类型:双
|逻辑
|字符
|细胞
|字符串
PredictorVariables
- - - - - -变量资源描述
用于预测
字符串向量|细胞特征向量的向量|向量的整数|逻辑向量
变量资源描述
使用协整回归的预测因素,指定为一个字符串向量或细胞特征向量的向量包含变量名称Tbl.Properties.VariableNames
,或者一个整数或逻辑向量代表的指标名称。所选变量必须是一个数字。
egcitest
所有测试使用相同的指定的预测。
默认情况下,egcitest
使用所有的变量资源描述
这不是指定的ResponseVariable
名称-值参数。
例子:DataVariables =(“联合国”“CPI”)
例子:DataVariables =(真真假假)
或DataVariables = [1 - 2]
选择第一个表和第二个表变量。
数据类型:双
|逻辑
|字符
|细胞
|字符串
请注意
当
egcitest
进行多个测试,功能适用于所有单独设置每个测试(标量或特征向量)。所有向量值规范控制测试的数量必须相等的长度。
如果你指定的矩阵
Y
和任何值是一个行向量,所有的输出都是行向量。一个落后和差时间序列样本容量降低。缺席presample值,如果测试系列yt被定义为t= 1,…,T,滞后系列yt- k被定义为t=k+ 1…T。应用于滞后系列的第一个不同之处yt- k进一步降低了时基k+ 2,…T。与p落后的差异,常见的时基p+ 2,…T和有效的样本大小T- (p+ 1)。
输出参数
h
——测试拒绝的决定
逻辑标量|逻辑向量
测试拒绝的决定,作为一个逻辑返回标量或矢量长度相等数量的测试。egcitest
返回h
当你提供输入Y
。
的值
1
表明拒绝零假设协整的替代。的值
0
显示失败拒绝零假设。
pValue
- - -检验统计量p值
数字标量|数字向量
检验统计量p值,作为数字返回标量或矢量长度等于测试的数量。egcitest
返回pValue
当你提供输入Y
。
的pleft-tailed概率值。
reg1
——协整回归统计
结构数组
协整回归统计,作为一个结构数组返回。记录的数量等于测试的数量。
egcitest
退化的响应变量ResponseVariable
在预测变量PredictorVariables
使用回归形式CReg
和指定等式约束CVec
。
的每个元素reg1
这个表的字段。您可以访问字段使用点符号,例如,reg1 (3) .coeff
包含第三测试的系数估计。
全国矿工工会 |
输入系列的长度南 年代了 |
大小 |
有效的样本大小、调整的滞后和区别 |
的名字 |
回归系数的名字 |
多项式系数 |
估计系数值 |
se |
估计标准误差系数 |
浸 |
系数估计协方差矩阵 |
tStats |
t系数和统计p值 |
函数 |
F统计和p价值 |
yMu |
意味着lag-adjusted输入系列的 |
ySigma |
lag-adjusted输入系列的标准偏差 |
yHat |
lag-adjusted输入系列的拟合值 |
res |
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 |
标准误差的回归 |
RSq |
R2统计 |
aRSq |
调整R2统计 |
噢 |
Loglikelihood高斯创新下的数据 |
另类投资会议 |
Akaike信息标准 |
BIC |
贝叶斯(Schwarz)信息标准 |
认证机构 |
Hannan-Quinn信息标准 |
提示
选择功能
应用程序
的计量经济学建模师应用程序使您能够进行Engle-Granger协整检验。
引用
[1]·恩格尔,r f和c·w·j·格兰杰。“协整和纠错:表示,评估和测试。”费雪。55卷,1987年,页251 - 276。
[2]汉密尔顿,詹姆斯D。时间序列分析。普林斯顿,纽约:普林斯顿大学出版社,1994年。
[3]麦金农,j·G。“数值分布函数对单位根和协整测试。”应用计量经济学杂志。11卷,1996年,页601 - 618。
版本历史
介绍了R2011a
MATLAB命令
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