Ограничительный тест Йохансена
[h,pValue,stat,cValue,mles]
= jcontest(Y,r,test,Cons)
[h,pValue,stat,cValue,mles] = jcontest(Y,r,test,Cons,Name,Value)
jcontest
тестирует линейные ограничения или на скорости исправления ошибок A или на пробел коинтеграции, заполненный B в модели VEC(q) уменьшаемого ранга y t:
Нулевые гипотезы, задающие ограничения на A или B, тестируются против альтернативного H (r) ранга коинтеграции, меньше чем или равного r без ограничений. Тесты также производят оценки наибольшего правдоподобия параметров в модели VEC(q) согласно ограничениям.
[
выполняет ограничительный тест Йохансена на матрице данных h
,pValue
,stat
,cValue
,mles
]
= jcontest(Y
,r
,test
,Cons
)Y
.
[
выполняет ограничительный тест Йохансена на матрице данных h
,pValue
,stat
,cValue
,mles
] = jcontest(Y
,r
,test
,Cons
,Name,Value
)Y
с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value
парные аргументы.
|
| ||||||||||
|
Скаляр или вектор целых чисел между 1 и | ||||||||||
|
Вектор символов, такой как
| ||||||||||
|
Матрица или вектор ячейки матриц, задающих тестовые ограничения. Для ограничений на B, количество строк в каждой матрице,
|
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и Value
соответствующее значение. Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN
.
|
Вектор символов, такой как
Детерминированные условия за пределами cointegrating отношений, c 1 и d 1, идентифицированы путем проектирования коэффициентов постоянной и линейной регрессии, соответственно, на ортогональное дополнение A. | ||||||||||||
|
Скаляр или вектор неотрицательных целых чисел, указывающих на номер q изолированных различий в модели VEC(q) y t. Отставание и дифференцирование временные ряды уменьшает объем выборки. Отсутствующий любые преддемонстрационные значения, если y t задан для t = 1:N, то изолированная серия y t −k задана для t = k +1:N. Дифференцирование уменьшает основу времени до k +2:N. С изолированными различиями q общей основой времени является q +2:N, и эффективным объемом выборки является T = N − (q +1). Значение по умолчанию: 0 | ||||||||||||
|
Скаляр или вектор номинальных уровней значения для тестов. Значения должны быть больше нуля и меньше чем одного. Значением по умолчанию является |
Одноэлементные значения для входных параметров расширены до продолжительности любого векторного значения (количество тестов). Векторные значения должны иметь равную длину. Если значение является вектором-строкой, все выходные параметры являются векторами-строками.
|
Вектор булевых решений для тестов, с длиной равняются количеству тестов. Значения | ||||||||||||||
|
Вектор вероятностей правильного хвоста тестовой статистики, с длиной равняются количеству тестов. | ||||||||||||||
|
Вектор тестовой статистики, с длиной равняются количеству тестов. Статистические данные являются отношениями правдоподобия, определенными тестом. | ||||||||||||||
|
Критические значения для вероятностей правильного хвоста, с длиной равняются количеству тестов. Асимптотические распределения тестовой статистики являются хи-квадратом параметром степени свободы, определенным тестом. | ||||||||||||||
|
Структура оценок наибольшего правдоподобия сопоставила с моделью VEC(q) y t согласно ограничениям. Каждая структура имеет следующие поля:
|
Параметры A и B в модели VEC(q) уменьшаемого ранга не однозначно определяются. jcontest
идентифицирует B с помощью методов в [3], в зависимости от теста.
При построении ограничений интерпретируйте строки и столбцы numDims
- r матрицы A и B можно следующим образом:
Строка i A содержит скорости корректировки переменной y i к нарушению равновесия в каждом r cointegrating отношения.
Столбец j A содержит скорости корректировки каждого numDims
переменные к нарушению равновесия в j th cointegrating отношение.
Строка i B содержит коэффициенты переменной y i в каждом r cointegrating отношения.
Столбец j B содержит коэффициенты каждого numDims
переменная в j th cointegrating отношение.
Тесты на B отвечают на вопросы о пробеле cointegrating отношений. Тесты на A отвечают на вопросы об общих движущих силах в системе. Например, все-нулевая строка в A указывает на переменную, которая является слабо внешней относительно коэффициентов в B. Такая переменная сила влияет на другие переменные, но она не настраивает к нарушению равновесия в cointegrating отношениях. Точно так же стандартный столбец единичного вектора в A указывает на переменную, которая исключительно настраивает к нарушению равновесия в конкретном cointegrating отношении.
Ограничительные матрицы R
при удовлетворении R ′A = 0 или R ′B = 0 эквивалентны A = H φ или B = H φ, где H является ортогональным дополнением R (null(R')
) и φ является вектором свободных параметров.
jcontest
сравнивает конечно-демонстрационную статистику с асимптотическими критическими значениями, и тесты могут показать значительные искажения размера для небольших выборок. См. [2]. Большие выборки приводят к более надежным выводам.
Преобразовывать VEC (q) параметры модели в mles
выведите, чтобы векторизовать авторегрессивный (VAR) параметры модели, использовать служебный vec2var
.
[1] Гамильтон, J. D. Анализ Временных Рядов. Принстон, NJ: Издательство Принстонского университета, 1994.
[2] Haug, A. “Тестируя Линейные Ограничения на Векторы Cointegrating: Размеры и Полномочия Вальдовых Тестов в Конечных Выборках”. Эконометрическая Теория. v. 18, 2002, стр 505–524.
[3] Йохансен, S. Основанный на вероятности вывод в векторных авторегрессивных моделях Cointegrated. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета, 1995.
[4] Juselius, K. Модель VAR Cointegrated. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета, 2006.
[5] Морин, N. “Тесты Отношения правдоподобия на Векторах Cointegrating, Векторах Корректировки Нарушения равновесия и их Ортогональных Дополнениях”. Европейский Журнал Чистой и Прикладной математики. v. 3, 2010, стр 541–571.