Протестируйте на коинтеграцию Используя тест Энгла-Грейнджера

В этом примере показано, как протестировать нулевую гипотезу, что нет никаких cointegrating отношений среди ряда ответа, составляющего многомерную модель.

Загрузите Data_Canada в MATLAB® Workspace. Набор данных содержит термин структура канадских процентных ставок [137]. Извлеките краткосрочный, среднесрочный, и долгосрочный ряд процентной ставки.

load Data_Canada
Y = Data(:,3:end); % Multivariate response series

Постройте ряд ответа.

figure
plot(dates,Y,'LineWidth',2)
xlabel 'Year';
ylabel 'Percent';
names = series(3:end);
legend(names,'location','NW')
title '{\bf Canadian Interest Rates, 1954-1994}';
axis tight
grid on

График приводит доказательство коинтеграции среди трех рядов, которые двигаются вместе с возвращающимся среднее значение распространением.

Чтобы протестировать на коинтеграцию, вычислите обоих $$\tau$$ t1 ) и $$z$$ t2 ) Более полная Дики статистика. egcitest сравнивает тестовую статистику со сведенными в таблицу значениями критических значений Энгла-Грейнджера.

[h,pValue,stat,cValue] = egcitest(Y,'test',{'t1','t2'})

h = 1x2 logical array

   0   1

pValue = 1×2

    0.0526    0.0202

stat = 1×2

   -3.9321  -25.4538

cValue = 1×2

   -3.9563  -22.1153

$$\tau$$ протестируйте сбои, чтобы отклонить пустой указатель никакой коинтеграции, но едва-едва, с p-значением незначительно выше 5%-го уровня значения по умолчанию и статистической величины незначительно выше критического значения лево-хвоста. $$z$$ тест действительно отклоняет пустой указатель никакой коинтеграции.

Тест регрессирует Y(:,1) на Y(:,2:end) и (по умолчанию) прерывание c0. Остаточный ряд

[Y(:,1) Y(:,2:end)]*beta - c0 = Y(:,1) - Y(:,2:end)*b - c0.

Пятый выходной аргумент egcitest содержит, среди другой статистики регрессии, коэффициенты регрессии c0 и b.

Исследуйте коэффициенты регрессии, чтобы исследовать предполагавшийся cointegrating векторный beta = [1; -b].

[~,~,~,~,reg] = egcitest(Y,'test','t2');
 
c0 = reg.coeff(1);
b = reg.coeff(2:3);
beta = [1;-b];
h = gca;
COrd = h.ColorOrder; 
h.NextPlot = 'ReplaceChildren';
h.ColorOrder = circshift(COrd,3); 

plot(dates,Y*beta-c0,'LineWidth',2);
title '{\bf Cointegrating Relation}';
axis tight;
legend off;
grid on;

Комбинация кажется относительно стационарной, как тест подтверждает.

Смотрите также

egcitest

Связанные примеры

• Модель VEC прогнозы Монте-Карло

Больше о

• Векторная авторегрессия (VAR) модели
• Коинтеграция и анализ исправления ошибок
• Идентификация одного отношений Cointegrating