KPSS тестируют на стационарность
дополнительные опции использования заданы одним или несколькими h
= kpsstest(y
,Name,Value
)Name,Value
парные аргументы.
Если любой Name,Value
парный аргумент является вектором, затем весь Name,Value
парные заданные аргументы должны быть векторами равной длины или длины один. kpsstest(y,Name,Value)
обработки каждый элемент векторного входа как отдельный тест, и возвращают вектор решений отклонения.
Если любой Name,Value
парный аргумент является вектором-строкой, затем kpsstest(y,Name,Value)
возвращает вектор-строку.
Для того, чтобы чертить допустимые выводы из теста KPSS, необходимо определить подходящее значение для 'lags'
. Эти два метода определяют подходящее количество задержек:
Начните с небольшого количества задержек и затем оцените чувствительность результатов путем добавления большего количества задержек.
Квиатковский и др. [2] предполагает что много задержек на порядке , то, где T является объемом выборки, часто удовлетворительно и под пустым указателем и под альтернативой.
Для непротиворечивости Newey-западного средства оценки количество задержек должно приблизиться к бесконечности, когда объем выборки увеличивается.
Необходимо определить значение 'trend'
характеристиками роста временных рядов. Определите его значение с определенной стратегией тестирования в памяти.
Если ряд растет, то включайте термин тренда, чтобы обеспечить разумное сравнение тренда стационарный пустой указатель и модульный корневой процесс с дрейфом. kpsstest
наборы 'trend',true
по умолчанию.
Если ряд не показывает характеристики долгосрочного роста, то не включайте термин тренда (т.е. устанавливайте 'trend',false
).
kpsstest
выполняет регрессию, чтобы найти подгонку обычных наименьших квадратов (OLS) между данными и пустой моделью.
Тестовые статистические данные следуют за нестандартными распределениями под пустым указателем, даже асимптотически. Квиатковский и др. [2] симуляции Монте-Карло использования, для моделей с и без тренда, чтобы свести в таблицу асимптотические критические значения для стандартного набора уровней значения между 0,01 и 0.1. kpsstest
интерполирует критические значения и p-значения из этих таблиц.
[1] Гамильтон, J. D. Анализ Временных Рядов. Принстон, NJ: Издательство Принстонского университета, 1994.
[2] Квиатковский, D., П. К. Б. Филлипс, П. Шмидт и И. Шин. “Тестируя Нулевую гипотезу Стационарности против Альтернативы для Модульного Корня”. Журнал Эконометрики. Издание 54, 1992, стр 159–178.
[3] Newey, W. K. и К. Д. Вест. “Простое, Полуопределенное Положительное, Heteroskedasticity и Autocorrelation Consistent Covariance Matrix”. Econometrica. Издание 55, 1987, стр 703–708.
adftest
| lmctest
| pptest
| vratiotest