主要内容

egcitest

Engle-Granger协整检验

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句法

[h，pvalue，stat，cvalue，Reg1，Reg2] = Egcitest（Y）
[h, pValue,统计,cValue reg1, reg2] = egcitest (Y,名称,值)

描述

Engle-Granger测试评估时间序列中没有协整的无效假设y．考试难度Y (: 1)上Y(:, 2:结束)然后测试单位根的残差。

[H那pValue那统计那cValue那reg1那reg2) = egcitest (y）对数据矩阵执行恩格尔-格兰杰检验y．

[H那pValue那统计那cValue那reg1那reg2) = egcitest (y那名称，价值）对数据矩阵执行恩格尔-格兰杰检验y具有一个或多个指定的其他选项名称，价值对参数。

输入参数

y

numobs.——- - - - - -numdims.矩阵表示numobs.观察A.numdims.维时间序列y（T.）最后的观察结果是最近的。y不能有超过12列。意见包含南值删除。

名称值对参数

指定可选的逗号分离对名称，价值参数。的名字是参数名称和价值是相应的价值。的名字必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen．

'creg'

字符向量，如“数控”，或表示共整回归形式的特征向量的细胞向量，其中y1=Y (: 1)已回归y2=Y(:, 2:结束)和可选的确定性术语X：

y1=X一种+y2B.+ε.

值是：

  • “数控”-没有常量或趋势X

  • “c”-不变但没有趋势X

  • 'CT'- 合作和线性趋势X

  • 'CTT'- 合作，线性趋势和二次趋势X

默认：“c”

“cvec”

含有系数的载体或vectors的传染媒介或细胞传染媒介[一种;B.]固定在共同化回归中。长度一种0 1 2还是3，取决于什么cr，具有系数阶:常数、线性趋势、二次趋势。长度B.是numdims.- 1.假设系数y1=Y (: 1)被归一化为1。南值表示要估计的系数。如果Cvec.是完全指定的(没有南值），未执行共聚合回归。

默认：完全未指定的协整载体（所有NAN值）。

'RREG'

字符向量，如“ADF”或表明残余回归形式的字符向量的细胞矢量。

值是：

  • “ADF”-共整回归残差的增广Dickey-Fuller检验

  • 'pp'- Phillips-Perron测试

测试统计信息是通过调用计算的安德斯特和PPTEST.将模型参数设置为'AR'，假设数据在共整合回归中有必要被贬低或去趋势化。

默认：“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。参数的含义取决于的值rreg（见文档滞后参数in.安德斯特和PPTEST.）。

默认：0.

“测试”

字符向量，如't1'或表明从残余回归计算的测试统计类型的字符向量的细胞矢量。

值是：

  • 't1'——“τ测试”

  • 't2'——“Z.测试”

参数的含义取决于的值rreg（请参阅测试参数的文档安德斯特和PPTEST.）。

默认：t1

'α'

测试的名义显著性水平的标量或向量。取值必须在0.001和0.999之间。

默认：0.05

将单元素参数值扩展为任意向量值的长度(测试数)。矢量值必须有相等的长度。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。价值H等于1（真的）表示拒绝零的拒绝协同组成的替代方案。价值H等于0.（错误的)表示拒绝null失败。

pValue

向量的P.- 测试统计值，长度等于测试数量。P.-值是左尾概率。

统计

试验统计矢量，长度等于测试数量。统计数据取决于rreg和测试值(请参见文档安德斯特和PPTEST.）。

cValue

测试临界值的向量，其长度等于测试数。值表示左尾概率。由于残差是估计的而不是观察的，所以临界值不同于安德斯特或PPTEST.（除非整料载体完全指定Cvec.）。egcitest从文件中加载关键值表Data_EGCITest.mat，然后线性地插值表中的测试值。使用中描述的方法计算表中的临界值[3]．

reg1

协整回归的回归统计结构。

reg2

剩余回归的回归统计结构。

中记录的数量reg1和reg2等于测试数。每条记录有以下字段:

全国矿工工会 回归响应的长度y， 和南年代了
尺寸 有效样本量，根据滞后时间调整，差异*
名称 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
COV. 估计系数协方差矩阵
tStats T.系数和系数统计P.- 价值
函数 F统计和P.价值
ymu 意思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*
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 错误的正方形
风场 总方块总和
均方误差 平均方形错误
RMSE 回归的标准误差
RSq R.2统计
aRSq 调整R.2统计
二 数据在高斯创新下的对数似然
AIC. akaike信息标准
BIC. 贝叶斯(Schwarz)信息准则
HQC. 汉南 - 奎因信息标准

*滞后和差异时间序列可降低样本大小。缺少任何预先值的值，如果y（T.）被定义为T.= 1：N，然后是滞后的系列y（T.−K.）被定义为T.=K.+ 1:N．差异减少了时间基础K.+ 2:N．与P.滞后的差异，常见的时间基础是P.+ 2:N和有效的样本大小是N- （P.+ 1)．

例子

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打开直播脚本

加载加拿大利率期限结构的数据。

加载DATA_CANADA.Y =数据(:,3:结束);名称=系列(3:结束);情节(日期、Y)传说(名称,'地点'那“西北”网格)上

图中包含一个轴。坐标轴包含3个类型为line的对象。这些对象分别表示(INT_S)利率(短期)，(INT_M)利率(中期)，(INT_L)利率(长期)。

检验协整(并重现表II的第1行[3]）。

[h，pvalue，stat，cvalue，reg] = Egcitest（y，“测试”那．..{'t1'那't2'}）;h，pvalue.
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）网格上

图中包含一个轴。轴包含类型线的对象。

算法

适当的价值滞后必须确定才能从测试中汲取有效推论。看看关于的注意事项滞后文档中的参数安德斯特和PPTEST.．

观测值小于20到40的样本(取决于数据的维数)可能产生不可靠的临界值，因此也会产生不可靠的推论。看到[3]．

如果协整被推断，残差从reg1在VEC表示中，输出可作为错误校正项的数据y（T.）．看到[1]．然后可以进行自回归模型组件的估计估计，将残留系列视为外源性。

参考

恩格尔和c.w J.格兰杰。协整和误差校正:表示、估计和测试。费雪．第55节，1987年，第251-276页。

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

[3] Mackinnon，J.G。“单位根系和协整测试的数值分配函数。”应用经济学学报．第11卷，1996年，第601-618页。

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