egcitest

Engle-Granger协整检验

语法

[h, pValue,统计,cValue reg1, reg2] = egcitest (Y) [h, pValue,统计,cValue reg1, reg2] = egcitest (Y,名称,值)

描述

恩格尔-格兰杰检验评估在时间序列之间没有协整的零假设Y．考试难度Y (: 1)在Y(:, 2:结束)，然后测试单位根的残差。

［h，pValue，统计，cValue，reg1，reg2) = egcitest (Y）对数据矩阵进行Engle-Granger检验Y．

［h，pValue，统计，cValue，reg1，reg2) = egcitest (Y，名称,值）对数据矩阵进行Engle-Granger检验Y附加选项由一个或多个指定名称,值对参数。

输入参数

`Y`	numObs——- - - - - -numDims矩阵表示numObs观察的numDims维时间序列y（t）最后的观察是最近的。Y不能有超过12列。观察包含`南`值删除。

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

`“creg”`	字符向量，如`“数控”`，或表示协整回归形式的字符向量的细胞向量，其中y₁＝`Y (: 1)`在退化Y₂＝`Y(:, 2:结束)`和可选的确定性术语X： y₁＝X一个+Y₂b+ε 值: `“数控”`-没有不变的或趋势X `“c”`-不变，但没有趋势X `“ct”`-常数和线性趋势X `“结论”`-常数，线性趋势，二次趋势X 默认值:`“c”`
`“cvec”`	包含系数的向量的向量或单元向量[一个；b在协整回归中保持固定。的长度一个是0 1 2还是3，取决于`creg`，系数顺序为:常数、线性趋势、二次趋势。的长度b是numDims−1。假设的系数y₁＝`Y (: 1)`已经标准化为1。`南`值表示要估计的系数。如果`cvec`是否完全指定(否`南`值)，则不进行协整回归。默认值:完全未指定的协整向量(所有NaN值)。
`“rreg”`	字符向量，如`“ADF”`，或表示残差回归形式的字符向量的单元向量。值: `“ADF”`-协整回归残差的增强Dickey-Fuller检验 `“页”`——Phillips-Perron测试测试统计信息是通过调用`adftest`和`ppt`将模型参数设置为`基于“增大化现实”技术的`，假设数据在协整回归中被降低或非趋势化(必要时)。默认值:`“ADF”`
`“滞后”`	表示残差回归中使用的滞后数的非负整数的标量或向量。参数的含义取决于的值`rreg`(请参阅文档`滞后`参数`adftest`和`ppt`)．默认值:`0`
`“测试”`	字符向量，如`“t1”`，或表示从残差回归计算的测试统计量类型的字符向量的单元向量。值: `“t1”`——“τ测试” `《终结者2》`——“z测试” 参数的含义取决于的值`rreg`(有关测试参数，请参阅文档`adftest`和`ppt`)．默认值:`t1`
`“α”`	检验的标称显著性水平的标量或向量。值必须在0.001和0.999之间。默认值:0．05

将单元素参数值展开为任意向量值的长度(测试的数量)。向量的长度必须相等。如果任何值是行向量，则所有输出都是行向量。

输出参数

h

测试的布尔决定向量，长度等于测试的数量。的值h等于1（真正的)表示拒绝零值以支持协整的备选项。的值h等于0（假)表示拒绝null的失败。

pValue

向量的p测试统计信息的值，长度等于测试的数量。p-value是左尾概率。

统计

测试统计量的向量，长度等于测试的次数。这个统计数字取决于rreg和测试值(请参阅文档adftest和ppt)．

cValue

测试的临界值向量，长度等于测试次数。值用于左尾概率。由于残差是估计的，而不是观察到的，临界值不同于adftest或ppt(除非协整向量完全由cvec)．egcitest从文件中加载关键值表Data_EGCITest.mat，然后从表中线性插值测试值。表中临界值的计算方法见［3］．

reg1

协整回归的回归统计结构。

reg2

结构的回归统计来自残差回归。

中记录的数量reg1和reg2等于测试的次数。每条记录有以下字段:

`全国矿工工会`	回归反应的长度y,`南`年代了
`大小`	有效样本大小，调整滞后，差异*
`的名字`	回归系数的名字
`多项式系数`	估计系数值
`se`	估计系数标准误差
`浸`	估计系数协方差矩阵
`tStats`	t系数统计p值
`函数`	F统计和p价值
`yMu`	的意思是y，调整滞后，差异*
`ySigma`	标准偏差的y，调整滞后，差异*
`yHat`	合适的值y，调整滞后，差异*
`res`	回归残差
`DWStat`	Durbin-Watson统计
`苏维埃社会主义共和国`	回归平方和
`上交所`	误差平方和
`风场`	总平方和
`均方误差`	均方误差
`RMSE`	回归的标准误差
`RSq`	R²统计
`aRSq`	调整R²统计
`噢`	高斯创新下的对数似然数据
`另类投资会议`	Akaike信息标准
`BIC`	贝叶斯(施瓦茨)信息准则
`认证机构`	Hannan-Quinn信息标准

时间序列的滞后和差分减少了样本量。如果没有任何预样例值y（t）被定义为t= 1:N，然后是滞后序列y（t−k）被定义为t＝k+ 1:N．差异将时间基数减少到k+ 2:N．与p滞后差异，共同的时间基础是p+ 2:N有效样本量为N−(p+ 1)．

例子

用egcitest检验多个时间序列的协整

加拿大利率期限结构负载数据:

负载Data_CanadaY =数据(:,3:结束);名称=系列(3:结束);情节(日期、Y)传说(名称,“位置”，“西北”网格)在

协整检验(并复制表II中的第1行［3］)：

[h, pValue,统计,cValue, reg] = egcitest (Y,“测试”，．..｛“t1”，《终结者2》}）;h, pValue

h =1 x2逻辑阵列０ １

pValue =1×20.0526 - 0.0202

绘制估计的协整关系y₁−Y₂b−X一个：

一个=注册(2).coeff (1);b =注册(2).coeff (2:3);情节(日期、Y * [1; - b]——)网格在

算法

合适的值滞后必须确定，以便从测试中得出有效的推论。参见滞后参数adftest和ppt．

小于~20到40个观察值的样本(取决于数据的维度)可能产生不可靠的临界值，因此推断也不可靠。看到［3］．

如果推断协整，那么残差reg1的VEC表示中，输出可作为误差修正项的数据y（t）．看到［１］．自回归模型成分的估计可以用估计，将剩余级数视为外生的。

参考文献

R. F.恩格尔和C. W. J.格兰杰。协整和误差修正:表示、估计和测试费雪．55,1987，页251-276。

j·D·汉密尔顿时间序列分析．普林斯顿:普林斯顿大学出版社，1994。

[3] MacKinnon, J. G. <单位根和协整检验的数值分布函数>应用计量经济学杂志．第11页，1996，第601-618页。

另请参阅

adftest|jcitest|ppt|vec2var

主题

协整和误差修正分析

egcitest

语法

描述

输入参数

名称-值对的观点

输出参数

例子

用egcitest检验多个时间序列的协整

算法

参考文献

另请参阅

主题

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