Exponenta Banner
exponenta event banner

i10test

Тесты парной интеграции и стационарности

свернуть все на странице

Синтаксис

i10test (X)
i10test (X, имя, значение)
H = i10test (___)
[H, PValue] = i10test (___)

Описание

пример

i10test(X) отображает результаты тестов парной интеграции и стационарности для переменных в X.

пример

i10test(X,Name,Value) использует дополнительные параметры, указанные одним или несколькими Name,Value пар. При указании numDiffs , парные тесты интеграции и стационарности проводятся для переменных в X и их конкретные различия.

пример

H = i10test(___) возвращает логические значения с решениями об отклонении для тестов. Можно использовать любой из предыдущих входных аргументов.

[H,PValue] = i10test(___) дополнительно возвращает значения p для статистики теста.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Проведение парных тестов интеграции и стационарности для двух временных рядов с использованием тестов и настроек по умолчанию.

Загрузите данные Нельсона-Плоссера и извлеките серию реальных GNP, GNPRи индекс потребительских цен, CPI. 

load Data_NelsonPlosser		
X = DataTable{:,{'GNPR','CPI'}};

X является матрицей, содержащей данные для переменных GNPR и CPI.

Выполните интеграцию по умолчанию (adftest) стационарность (kpsstest) тесты по двум временным рядам. 

i10test(X)
Test Results

        I(1)    I(0)    
======================
var1    0       1       
        0.9990  0.0100  
----------------------
var2    0       1       
        0.9990  0.0100  
----------------------

Предупреждения показывают, что значения p очень велики для adftest и очень маленький для kpsstest (то есть они находятся вне моделируемых таблиц Монте-Карло). Для обеих серий корень блока не отклоняется (H = 0 для I(1)), а стационарность отклоняется (H = 1 для I(0)).

Открыть сценарий в реальном времени

Проведение парных тестов интеграции и стационарности для двух временных рядов и их различий.

Загрузите данные Нельсона-Плоссера и извлеките серию реальных GNP, GNPRи индекс потребительских цен, CPI. 

load Data_NelsonPlosser		
X = DataTable(:,{'GNPR','CPI'});

X - табличный массив, содержащий переменные GNPR и CPI.

Установите параметры интеграции и тестирования стационарности. 

I.names = {'lags','model'};
I.vals = {1,'TS'};

S.names = {'trend'};
S.vals = {true};

Интеграционный тест по умолчанию (adftest), дополненный одним запаздывающим термином разницы и стационарной альтернативой. Тест стационарности по умолчанию (kpsstest) с трендом.

Проведение интеграционных и стационарных тестов по переменным и их первым различиям, указанным с помощью numDiffs. 

i10test(X,'numDiffs',1,'itest','adf','iparams',I,...
        'stest','kpss','sparams',S)
Test Results

        I(1)    I(0)    
======================
GNPR    0       1       
        0.8760  0.0100  

D1GNPR  1       0       
        0.0054  0.1000  
----------------------
CPI     0       1       
        0.9799  0.0100  

D1CPI   1       0       
        0.0010  0.0568  
----------------------

Предупреждения показывают, что значения p очень велики или малы для некоторых тестов (то есть они находятся вне моделируемых таблиц Монте-Карло). Для каждой исходной серии корень единицы не отклоняется (H = 0 для I(1)), а стационарность отклоняется (H = 1 для I(0)). Для разностной серии корень блока отклоняется, а стационарность не отклоняется.

При заданных параметрах тесты предполагают, что обе серии имеют одну степень интеграции.

Открыть сценарий в реальном времени

Проведение парных тестов интеграции и стационарности для двух временных рядов и их различий. Выключите отображение результатов и верните решения теста и значения p.

Загрузите данные Нельсона-Плоссера и извлеките серию реальных GNP, GNPRи индекс потребительских цен, CPI. 

load Data_NelsonPlosser		
X = DataTable(:,{'GNPR','CPI'});

X - табличный массив, содержащий переменные GNPR и CPI.

Установите параметры интеграции и тестирования стационарности. 

I.names = {'lags','model'};
I.vals = {1,'TS'};

S.names = {'trend'};
S.vals = {true};

Проведение интеграционных и стационарных тестов по переменным и их первым различиям, указанным с помощью numDiffs. 

[H,PValue] = i10test(X,'numDiffs',1,'itest','adf',...
                     'iparams',I,'stest','kpss',...
                     'sparams',S,'display','off')
H = 4×2

     0     1
     1     0
     0     1
     1     0


PValue = 4×2

    0.8760    0.0100
    0.0054    0.1000
    0.9799    0.0100
    0.0010    0.0568

Предупреждения показывают, что значения p очень велики или малы для некоторых тестов (то есть они находятся вне моделируемых таблиц Монте-Карло). Решения теста и значения p хранятся в H и PValueсоответственно.

Для каждой исходной серии корень единицы не отклоняется (H = 0), а стационарность отклоняется (H = 1), как указано в первом и третьем строках выходных данных H. Для каждой разностной серии корень единицы отклоняется (H = 1), и стационарность не отклоняется (H = 0), как указано во втором и четвертом рядах выходных данных H.

При заданных параметрах тесты предполагают, что обе серии имеют одну степень интеграции.

Входные аргументы

свернуть все

Входные переменные для выполнения стационарных и интеграционных испытаний, указанные как numObsоколо-numVars числовая матрица или табличный массив. X состоит из numObs замечания, сделанные в отношении numVars переменные.

Если X является табличным массивом, то переменные должны быть числовыми.

Типы данных: double | table

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'itest','pp','numDiffs',1 определяет интеграционный тест Филлипса-Перрона (и тест стационарности по умолчанию) для всех переменных и их первых различий

Имена переменных, которые будут использоваться на дисплее, указанные как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'varNames' и строковый вектор или массив ячеек символьных векторов с numVars имена. Все имена переменных усекаются до первых пяти символов.

  • Если X является матрицей, то имена переменных по умолчанию: {'var1','var2',...}.

  • Если X является табличным массивом, то имена переменных по умолчанию: X.Properties.VariableNames.

Пример: 'varNames',{'CPF','AGE','BBD'}

Количество разностей каждой переменной в X для тестирования, указанная как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'numDiffs' и скалярное число.

Пример: 'numDiffs',2

Интеграционный тест, определяемый как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'itest' и одно из следующих:

'adf'Дополненный тест Дики-Фуллера
'pp'Тест Филлипса-Перрона

Пример: 'itest','pp'

Параметры интеграционного теста, указанные как разделенная запятыми пара, состоящая из 'iparams' и структура, I, с двумя полями, I.names и I.vals.

  • I.names является массивом ячеек допустимых имен параметров для интеграционного теста, указанного в itest.

  • I.vals - массив ячеек той же длины, что и I.names содержащие соответствующие значения параметров для имен параметров в I.names.

Если какие-либо параметры интеграционного теста не указаны, то i10test использует значения по умолчанию. Значение по умолчанию для I - пустая структура, означающая i10test использует значения по умолчанию.

Испытание на стационарность, указанное как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'stest' и одно из следующих:

'kpss'Проверка КПСС
'lmc'Тест Лейбурна-Маккейба

Пример: 'stest','lmc'

Параметры теста стационарности, указанные как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'sparams' и структура, S, с двумя полями, S.names и S.vals.

  • S.names является массивом ячеек допустимых имен параметров для интеграционного теста, указанного в stest.

  • S.vals - массив ячеек той же длины, что и S.names содержащие соответствующие значения параметров для имен параметров в S.names.

Если какие-либо параметры для теста стационарности не указаны, то i10test использует значения по умолчанию. Значение по умолчанию для S - пустая структура, означающая i10test использует значения по умолчанию.

Флаг таблицы результатов для отображения таблицы результатов в командном окне, указанный как разделенная запятыми пара, состоящая из 'display' и один из 'on' или 'off'.

Если указано значение 'on', то выходные данные отображаются в окне команд в таблице, показывающей результаты испытаний, Hи соответствующие значения p, PValue. Строки помечены именами переменных и их различиями. Столбцы помечены как I(1) (для интеграции) и I(0) (для стационарности), соответственно, указывая нулевую гипотезу тестов.

Пример: 'display','off'

Выходные аргументы

свернуть все

Тестовые решения, возвращенные как numVars*numDiffs+1около-2 матрица логических значений. H равно 1 указывает на отказ от нулевой гипотезы в пользу альтернативы. H равно 0 указывает на отказ отклонить нулевую гипотезу.

  • Ряды H соответствуют, по порядку, x1,Δx1,Δ2x1,...,ΔDx1,x2,Δx2,Δ2x2,...,ΔDx2,..., где Δ - разностный оператор, а D - заданное число разностей.

  • Столбцы H соответствуют нулевой гипотезе интегрирования, I(1)и нулевая гипотеза стационарности, I(0)соответственно.

P-значения для тестов, возвращенные как numVars*numDiffs+1около-2 матрица.

  • Ряды PValue соответствуют, по порядку, x1,Δx1,Δ2x1,...,ΔDx1,x2,Δx2,Δ2x2,...,ΔDx2,..., где Δ - разностный оператор, а D - заданное число разностей.

  • Столбцы PValue соответствуют нулевой гипотезе интегрирования, I(1)и нулевая гипотеза стационарности, I(0)соответственно.

Совет

  • В качестве метода взаимного подтверждения результатов индивидуальных испытаний (например, Квятковского, Филлипса, Шмидта и Шина [1]) были предложены парные интеграционные и стационарные тесты. Однако на одном и том же наборе данных различные интеграционные тесты могут не совпадать, разные стационарные тесты могут не совпадать, а тесты стационарности могут не подтверждать интеграционные тесты. Тем не менее, исследования Монте-Карло (например, Амано и ван Норден [2], Берк [3]) показывают, что парное тестирование, как правило, более надежно, чем использование одного из типов испытаний.

Ссылки

[1] Квятковский, Д., П. К. Б. Филлипс, П. Шмидт и Я. Шин. «Проверка нулевой гипотезы стационарности против альтернативы корня единицы». Журнал эконометрики. Том 54, 1992, стр. 159-178.

[2] Амано, Р. А. и С. ван Норден. «Корневые тесты единиц и бремя доказывания». Банк Канады. Рабочий документ 92-7, 1992 год.

[3] Берк, С. П. «Анализ подтверждающих данных: совместное применение стационарности и корневых тестов установки». Университет Рединга, Великобритания. Дискуссионный документ 20, 1994 год.

См. также

| | |

Темы

Представлен в R2012a

Документация по инструментарию Econometrics

Поддержка