egcitest

恩格尔 - 格兰杰协整检验

语法

[h, pValue,统计,cValue reg1, reg2] = egcitest (Y)
并[h,p值,统计,cValue,REG1,REG2] = egcitest(Y,名称,值)

描述

恩格尔-格兰杰检验对时间序列间无协整的原假设进行了检验Y。测试倒退Y (: 1)Y(:,2:结束),然后测试单位根的残差。

(h,p值,统计,cValue,REG1,REG2] = egcitest(Y)执行恩格尔-Granger检验对数据矩阵Y

(h,p值,统计,cValue,REG1,REG2] = egcitest(Y,名称,值)执行恩格尔-Granger检验对数据矩阵Y由一个或多个指定的附加选项名称,值对参数。

输入参数

Y

numObs-通过-numDims矩阵代表numObs观察的numDims维时间序列y(t),随着最后观察最近的。Y不能有超过12个列。观察包含值将被删除。

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。名称参数名和价值是对应的值。名称必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数名1,值1,...,NameN,值N

“creg”

字符向量,如'NC',指示协整回归,其中的形式字符向量的或细胞载体y1=Y (: 1)在退化Y2=Y(:,2:结束)和可选的确定性项X:

y1=X一个+Y2b

值:

  • 'NC'-no恒定或趋势X

  • 'C'但的常数在没有趋势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”

含有系数的向量的向量或细胞向量[一个;b在协整回归中保持不变。的长度一个是0,1,2或3,这取决于creg与系数顺序:常数,线性趋势,二次趋势。的长度bnumDims−1。假设的系数为y1=Y (: 1)已被标准化为1。值表示要估计的系数。如果cvec是完全指定(无,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',或细胞向量的特征向量表示剩余回归的形式。

值:

  • 'ADF'- 增强残差的迪基 - 富勒检验从协整回归

  • “页”——Phillips-Perron测试

检验统计量是通过调用计算adftestpptest与模型参数集基于“增大化现实”技术的中,假设数据已经被贬低或去趋势,根据需要,在协整回归。

默认值:'ADF'

“滞后”

标量或非负整数指示在残留回归使用滞后的数目的向量。该参数的意义取决于价值R-REG(请参阅相关文档滞后参数adftestpptest)。

默认值:0

'测试'

字符向量,如“t1”,或字符向量的单元向量,指示从残差回归计算得到的测试统计量的类型。

值:

  • “t1”——“τ测试”

  • 《终结者2》——“z测试”

该参数的意义取决于价值R-REG(请参阅文档中的测试参数adftestpptest)。

默认值:T1

'α'

标量或为测试名义显着性水平的载体。值必须为0.001和0.999之间。

默认值:0.05

单元素的参数值被扩展到任何矢量值(测试数量)的长度。矢量值必须具有相等的长度。如果有任何的值是一个行向量,所有输出是行向量。

输出参数

h

用于测试的布尔决策向量,长度等于测试的数量。的值h等于1(真正的)表示拒绝null,支持选择协整。的值h等于0()指示失败拒绝零。

p值

向量的p-测试统计值,长度等于测试次数。p- 值是左尾概率。

统计

向量的测试统计,长度等于测试的次数。统计数据取决于R-REG测试值(见文档adftestpptest)。

cValue

向量为测试的临界值,长度等于测试的次数。值用于左尾概率。由于残差是估计的,而不是观测到的,临界值不同于adftestpptest(除非协整向量完全被指定cvec)。egcitest从文件临界值的负载表Data_EGCITest.mat,然后从表中线性插值测试值。表中的临界值是使用中描述的方法计算的[3]

REG1

从协整回归回归统计的结构。

REG2

结构回归统计从残差回归。

记录中的号码REG1REG2等于测试的次数。每个记录有以下字段:

NUM 回归响应的长度y,ŝ删除
大小 有效样本规模,调整滞后,差异*
的名字 回归系数名
_系数 估计系数值
SE 估计系数的标准误差
估计系数协方差矩阵
tStats t系数的统计和p
FSTAT 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 的拟合值y,调整滞后,差异*
res 回归残差
DWStat DW统计
苏维埃社会主义共和国 回归平方
上交所 误差平方和
风场 总平方和
MSE 均方误差
RMSE 回归的标准误差
RSQ R2统计
aRSq 调整R2统计
在高斯的创新数据的对数似然
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

*延迟和差分时间序列减少了样本量。缺少任何预采样值,如果y(t)被定义为t= 1:N,然后是滞后级数y(tk)被定义为t=k+1:N。差分将时间基减少到k+2:N。与p滞后差,共同的时基是p+2:N有效样本容量为N−(p+1)

例子

全部折叠

对加拿大的利率期限结构加载数据。

负载Data_CanadaY =数据(:,3:结束);名称=系列(3:结束);图(日期,Y)的传说(姓名,“位置”,“西北”)网格

测试在协整(和繁殖行1表II的[3])。

[h, pValue,统计,cValue, reg] = egcitest (Y,'测试',...{“t1”,《终结者2》});h, pValue
H =1×2阵列的逻辑0 1
pValue =1×20.0526 - 0.0202

绘制估计的协整关系 y 1 - Y 2 b - XA

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

算法

适合于滞后必须确定,以便从测试中得出有效的推论。请参阅滞后参数在文档中adftestpptest

具有小于约20〜40个观测(取决于数据的维数)的样品可以产生不可靠的临界值,并且因此不可靠的推论。看到[3]

如果推出协整,则从REG1输出可以被用作用于在的VEC表示误差校正项数据y(t)。看到[1]。自回归模型分量的估计可以用估计,将残差序列视为外生的。

参考

[1]恩格尔,R. F.和C. W. J.格兰杰。“协整和纠错:表示,估计和检验。”计量经济学。诉55,1987,页251-276。

[2]汉密尔顿,j.d.。时间序列分析。普林斯顿,NJ:普林斯顿大学出版社,1994年。

单位根和协整检验的数值分布函数。应用计量经济学杂志。诉11,1996年,第601-618。

介绍了R2011a