文档

egcitest

Engle-Granger协整检验

所有的页面崩溃

语法

[h, pValue,统计,cValue reg1, reg2] = egcitest (Y)
[h, pValue,统计,cValue reg1, reg2] = egcitest (Y,名称,值)

描述

Engle-Granger测试评估的零假设没有协整时间序列中Y。考试难度Y (: 1)在Y(:, 2:结束)残差的单位根,然后测试。

(h,pValue,统计,cValue,reg1,reg2)= egcitest (Y)执行Engle-Granger测试数据矩阵Y。

(h,pValue,统计,cValue,reg1,reg2)= egcitest (Y,名称,值)执行Engle-Granger测试数据矩阵Y由一个或多个指定附加选项名称,值对参数。

输入参数

Y

numObs——- - - - - -numDims矩阵表示numObs观察的numDims维时间序列y(t),最后观察最近的。Y不能有超过12列。观察包含南值删除。

名称-值对的观点

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。的名字必须出现在单引号(' ')。您可以指定几个名称和值对参数在任何顺序Name1, Value1,…,的家。

“creg”

特征向量,如“数控”或细胞特征向量的向量表示形式的协整回归,在那里y1=Y (: 1)在退化Y2=Y(:, 2:结束)和可选的确定性X:

y1=X一个+Y2b+ε

值:

  • “数控”-不恒定或趋势X

  • “c”常数但没有趋势X

  • “ct”常数和线性趋势X

  • “结论”常数、线性趋势和二次趋势X

默认值:“c”

“cvec”

向量的向量或单元向量包含系数(一个;b固定在协整回归。的长度一个是0、1、2或3,根据creg,系数顺序:常数,线性趋势,二次趋势。的长度b是numDims−1。假定的系数y1=Y (: 1)被规范化为1。南值表明系数估计。如果cvec指定(完全没有南值),没有协整回归。

默认值:完全未指明的协整向量(所有NaN值)。

“rreg”

特征向量,如“ADF”或细胞特征向量的向量表示剩余的形式回归。

值:

  • “ADF”——增强Dickey-Fuller测试残差的协整回归

  • “页”——Phillips-Perron测试

测试统计数据是通过调用计算adftest和ppt模型参数设置基于“增大化现实”技术的,假设数据已经被贬低或去趋势,必要时,在协整回归。

默认值:“ADF”

“滞后”

标量或矢量非负整数表示的数量落后于用于剩余回归。参数的意义取决于的价值rreg(见的文档滞后参数adftest和ppt)。

默认值:0

“测试”

特征向量,如“t1”或细胞特征向量的向量表示的类型检验统计量计算的残余回归。

值:

  • “t1”——“τ测试”

  • 《终结者2》——“z测试”

参数的意义取决于的价值rreg(见测试参数的文档adftest和ppt)。

默认值:t1

“α”

标量或矢量的名义重要性水平测试。值必须在0.001和0.999之间。

默认值:0.05

单元素参数值是扩展到任意向量的长度值(测试)的数量。向量的值必须等于长度。如果值是一个行向量,所有的输出都是行向量。

输出参数

h

布尔决定测试向量,长度相等数量的测试。的值h等于1(真正的)表示拒绝零,取而代之的是协整的替代。的值h等于0(假)表示拒绝零故障。

pValue

向量的p测试统计值,长度相等数量的测试。p价值观是左尾概率。

统计

向量的测试统计,长度相等数量的测试。统计取决于rreg和测试值(见文档adftest和ppt)。

cValue

测试向量的关键值,长度相等数量的测试。为左尾概率值。从残差估计而不是观察到,不同于那些用于关键值adftest或ppt(除非指定的协整向量完全cvec)。egcitest从文件加载表的关键值Data_EGCITest.mat从表,然后线性插入测试值。关键值表计算描述的使用方法[3]。

reg1

从协整回归统计回归的结构。

reg2

结构的回归统计剩余回归。

记录的数量reg1和reg2=数量的测试。每个记录有以下字段:

全国矿工工会 回归响应的长度y,南年代了
大小 有效的样本大小,调整的滞后,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 的意思是y*滞后调整的区别
ySigma 标准偏差的y*滞后调整的区别
yHat 合适的值y*滞后调整的区别
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

*滞后和差分时间序列减少了样本大小。没有任何presample值,如果y(t)被定义为t= 1:N,那么落后系列y(t−k)被定义为t=k+ 1:N。差分减少基础的时间k+ 2:N。与p落后的差异,常见的时基p+ 2:N和有效的样本大小N−(p+ 1)。

例子

使用egcitest测试多个时间序列协整

数据加载在加拿大利率期限结构:

负载Data_CanadaY =数据(:,3:结束);名称=系列(3:结束);情节(日期、Y)传说(名称,“位置”,“西北”网格)在

协整测试(和繁殖的第1行表II[3]):

[h, pValue,统计,cValue, reg] = egcitest (Y,“测试”,…{“t1”,《终结者2》});h, pValue
h = 1 x2逻辑数组0 1 pValue = 0.0526 - 0.0202

情节估计的协整关系y1−Y2b−X一个:

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

算法

一个合适的值滞后必须确定从测试为了画出有效的推论。看笔记滞后参数的文档adftest和ppt。

样品用不到20 ~ 40观察(取决于数据的维数)可以产生不可靠的关键值,所以不可靠的推断。看到[3]。

如果推断,协整残差的reg1输出可以用作数据纠错的矢量表示y(t)。看到[1]。估计自回归模型组件可以被执行估计,将剩余系列视为外生。

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。诉55岁,1987年,页251 - 276。

[2]汉密尔顿,j . 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。诉11日,1996年,页601 - 618。

另请参阅

|||

主题

介绍了R2011a

这个主题有帮助吗?
计量经济学工具文档
其他文档
金宝app

试着用MATLAB仿真软金宝app件,和其他产品下载188bet金宝搏

得到审判现在