![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Проверка степени интеграции
Процесс интеграции используется для того, чтобы преобразовать ряд в стационарный с помощью разностей разного порядка. Это связано с тем, что многие методы анализа временных рядов подразумевают, что анализируемый ряд в действительности является стационарным, и тогда можно использовать обычный МНК. Степень интеграции проверяется с помощью критерия Дики-Фуллера(D. A. Dickey, W. A. Fuller, 1976 г., DF -статистика). С помощью этого подхода проверяется, значимо ли отличается коэффициент
Если В финансах Обозначение
Уравнение (6) для удобства анализа можно преобразовать к следующему виду:
Проверим гипотезу о равенстве единице коэффициента
обозначим
обозначим
В таком случае гипотеза Из уравнения (6) следует, что выполняется условие устойчивости. В уравнении (6) и (6’) нет константы и нет тренда. В финансовых рядах часто уместно включить положительную среднюю, потому что рисковые активы подразумевают положительную норму прибыли. Тогда вместо (6) и (6’):
или Третья форма уравнения, уместная в финансах имеет тренд:
или
или, если записать иначе
Как показали Дики и Фуллер в случае, если Распределение В таблице приведены односторонние критические значения статистики DF для некоторых размеров выборки.
Пример: допустим мы тестируем гипотезу
Однако, согласно Дики-Фуллеру Интересным фактом является то, что критические значения DF остаются справедливыми при статистическом анализе уравнений (6’) — (8’). Тест, соответствующий уравнению с логированными разностями ( Модель распределенных лагов (DL) Эта модель имеет вид:
В случае, когда Однако на практике при ее оценивании могут встретиться трудности: § количество коэффициентов § если ряд переменных Подробнее: матрица данных Для преодоления этих трудностей используют модели, которые приводят к уменьшению числа оцениваемых параметров: § модели полиномиальных лагов, которые решаются методом Алмона (Almon); § модели геометрических лагов, которые решаются моделью Койка (Koyck).
|