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  • 单位根?(略),见这部分随便的其他内容有讲解。是建模对数据的先决条件。 3 ADF检验的三种情形: 4 在MATLAB中常用的adf检验的操作: 4.1 经过差分使序列平稳。  % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不...

    1  ADF检验也叫扩展的迪克富勒检验,主要作用是检测序列的平稳性,也是最常用检测序列平稳性的检验方法。

    2  何为:平稳性?单位根?(略),见这部分随便的其他内容有讲解。是建模对数据的先决条件。

    3  ADF检验的三种情形:

    4  在MATLAB中常用的adf检验的操作:

    4.1  经过差分使序列平稳。

      % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳
      % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳

      % 注意这里和上图不一样,原假设为平稳1,。

    %% 单位根检验实例
    % Load Canadian inflation rate data.
    load Data_Canada
    Y = DataTable.INF_C;
    % Test the time series for a unit root.
    h = adftest(Y);
    disp(h);
    % 显示结果:
    % h =
    %   logical
    %    0   % 非平稳
    % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳
    % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳
    
    %% 使序列进行平稳,进行一阶差分
    Y1 = diff(Y);  % 经过一阶差分
    h1 = adftest(Y1);
    disp(h1);
    % h1 =
    %   logical
    %    1  % 平稳
    % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳
    % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳
    

     

    4.2  adf检验的其他输出内容,详细见MATLAB,doc中的内容

    %% 另外,adf检验还有其他的输出内容。
    [h2,pValue,stat,cValue,reg] = adftest(Y1);
    % h2 =
    %   logical
    %    1
    % pValue =    % p值
    %    1.0000e-03
    % stat =
    %    -4.8186
    % cValue =
    %    -1.9478
    % reg = 
    %   包含以下字段的 struct:
    % 
    %        num: 40
    %       size: 39
    %      names: {'a'}
    %      coeff: 0.2285
    %         se: 0.1601
    %        Cov: 0.0256
    %     tStats: [1×1 struct]
    %      FStat: [1×1 struct]
    %        yMu: 0.0028
    %     ySigma: 1.5513
    %       yHat: [39×1 double]
    %        res: [39×1 double]
    %     DWStat: 1.8378
    %        SSR: 4.6502
    %        SSE: 86.7950
    %        SST: 91.4452
    %        MSE: 2.2841
    %       RMSE: 1.5113
    %        RSq: 0.0509
    %       aRSq: 0.0509
    %         LL: -70.9449
    %        AIC: 143.8898  % AIC信息准则
    %        BIC: 145.5533  % BIC信息准则
    %        HQC: 144.4866  % HQC信息准则
    

     

    4.3  据上图,三种情形在MATLAB的adftest中的选择。

    %% 输入adf检验其他的内容
    [h3,~,~,~,reg3] = adftest(Y1,'model','AR');
    [h4,~,~,~,reg4] = adftest(Y1,'model','ARD');
    [h5,~,~,~,reg5] = adftest(Y1,'model','TS');
    disp([h3,h4,h5]);
    disp([reg3.AIC,reg4.AIC,reg5.AIC;reg3.BIC,reg4.BIC,reg5.BIC...
        ;reg3.HQC,reg4.HQC,reg5.HQC]);
    % 'model','AR';表示无截距项,无趋势项的单位根检验
    % 'model','ARD';表示有截距项,无趋势项的单位根检验
    % 'model','TS';表示由截距项,有趋势项的单位根检验
    % 另外,AIC,BIC,HQC准则在reg结构体内,可以调用用值观察那种情形平稳
    % 默认为'AR'形式,也就是不含截距项,不含趋势项的单位根检验
    

     

    4.4  如果选择滞后项,可以用用户设定的方式,如果滞后项设定为0,为DF检验。建议用户这里不用自己设定

    %% 滞后项
    [h6,~,~,~,reg6] = adftest(Y1,'model','AR','lags',0); %DF检验形式
    [h7,~,~,~,reg7] = adftest(Y1,'model','AR','lags',[0,1,2]);% 也可以对趋势项进行遍历
    

      

    5  检验流程

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/noah0532/p/8753005.html

    展开全文
  • 1 ADF检验也叫扩展的迪克...3 ADF检验的三种情形: 4 在MATLAB中常用的adf检验的操作:4.1 经过差分使序列平稳。% 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳% 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳% 注意...

    1  ADF检验也叫扩展的迪克富勒检验,主要作用是检测序列的平稳性,也是最常用检测序列平稳性的检验方法。

    2  何为:平稳性?单位根?(略),见这部分随便的其他内容有讲解。是建模对数据的先决条件。

    3  ADF检验的三种情形:

    4  在MATLAB中常用的adf检验的操作:

    4.1  经过差分使序列平稳。

    % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳

    % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳

    % 注意这里和上图不一样,原假设为平稳1,。

    %% 单位根检验实例

    % Load Canadian inflation rate data.

    load Data_Canada

    Y = DataTable.INF_C;

    % Test the time series for a unit root.

    h = adftest(Y);

    disp(h);

    % 显示结果:

    % h =

    % logical

    % 0 % 非平稳

    % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳

    % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳

    %% 使序列进行平稳,进行一阶差分

    Y1 = diff(Y); % 经过一阶差分

    h1 = adftest(Y1);

    disp(h1);

    % h1 =

    % logical

    % 1 % 平稳

    % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳

    % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳

    4.2  adf检验的其他输出内容,详细见MATLAB,doc中的内容

    %% 另外,adf检验还有其他的输出内容。

    [h2,pValue,stat,cValue,reg] = adftest(Y1);

    % h2 =

    % logical

    % 1

    % pValue = % p值

    % 1.0000e-03

    % stat =

    % -4.8186

    % cValue =

    % -1.9478

    % reg =

    % 包含以下字段的 struct:

    %

    % num: 40

    % size: 39

    % names: {'a'}

    % coeff: 0.2285

    % se: 0.1601

    % Cov: 0.0256

    % tStats: [1×1 struct]

    % FStat: [1×1 struct]

    % yMu: 0.0028

    % ySigma: 1.5513

    % yHat: [39×1 double]

    % res: [39×1 double]

    % DWStat: 1.8378

    % SSR: 4.6502

    % SSE: 86.7950

    % SST: 91.4452

    % MSE: 2.2841

    % RMSE: 1.5113

    % RSq: 0.0509

    % aRSq: 0.0509

    % LL: -70.9449

    % AIC: 143.8898 % AIC信息准则

    % BIC: 145.5533 % BIC信息准则

    % HQC: 144.4866 % HQC信息准则

    4.3  据上图,三种情形在MATLAB的adftest中的选择。

    %% 输入adf检验其他的内容

    [h3,~,~,~,reg3] = adftest(Y1,'model','AR');

    [h4,~,~,~,reg4] = adftest(Y1,'model','ARD');

    [h5,~,~,~,reg5] = adftest(Y1,'model','TS');

    disp([h3,h4,h5]);

    disp([reg3.AIC,reg4.AIC,reg5.AIC;reg3.BIC,reg4.BIC,reg5.BIC...

    ;reg3.HQC,reg4.HQC,reg5.HQC]);

    % 'model','AR';表示无截距项,无趋势项的单位根检验

    % 'model','ARD';表示有截距项,无趋势项的单位根检验

    % 'model','TS';表示由截距项,有趋势项的单位根检验

    % 另外,AIC,BIC,HQC准则在reg结构体内,可以调用用值观察那种情形平稳

    % 默认为'AR'形式,也就是不含截距项,不含趋势项的单位根检验

    4.4  如果选择滞后项,可以用用户设定的方式,如果滞后项设定为0,为DF检验。建议用户这里不用自己设定

    %% 滞后项

    [h6,~,~,~,reg6] = adftest(Y1,'model','AR','lags',0); %DF检验形式

    [h7,~,~,~,reg7] = adftest(Y1,'model','AR','lags',[0,1,2]);% 也可以对趋势项进行遍历

    5  检验流程

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  • 时间序列的平稳性和单位根检验 内容包括时间序列的平稳性和单位根检验的讲述与具体的分析步骤。ppt格式的。
  • 对于时间序列数据分析而言,数据平稳性检验和...1其他变量的单位根检验接着《Eviews中时间序列的平稳性、协整检验操作(一):ADF单位根检验》那篇文章,之前做了rgdp的单位根检验,结果该序列是一阶单整。接下来...

    对于时间序列数据的分析而言,数据的平稳性检验和协整检验是必不可少的,只有满足平稳性,以及变量间存在协整才能满足数据进行下一步分析的要求。本文在这里对Eviews中如何进行平稳性、协整性检验的操作步骤进行详细介绍,供大家参考。

    1

    其他变量的单位根检验

    接着《Eviews中时间序列的平稳性、协整检验操作(一):ADF单位根检验》那篇文章,之前做了rgdp的单位根检验,结果该序列是一阶单整。接下来做序列rgdprcons(消费的增长率)rinv(投资的增长率)rgovt(财政支出的增长率);数据如下:

    bf3ca721965bd77ae0af15e48880c165.png

    协整检验要求所有的序列都是同阶单整的,所以还要做其他变量的单位根检验。以

    序列rcons为例,重复上面同样的步骤,分别对这些序列进行0阶、1阶单位根检验,得到的结果为:

    05d5c5d5234517899584bf75af0d7ec5.png

    f785a8317e2362cb068ae0848f662cf8.png

    由上述结果可以看出,序列rcons不能拒绝存在单位根的原假设,其一阶差分后的序列均能拒绝存在单位根的原假设,说明序列rcons为一阶单整序列。

    同样可以检验得到rinvrgovt均为一阶单整序列。

    2

    Johansen协整检验

    打开rgdprconsrinvrgovtgroup

    97e86facadd4f5b36267b94924530602.png

    然后在group的界面下,点击view——cointegration test,选择Johansen协整检验的方法,界面如下:

    c6320911a693679f03e80feb71842a7e.png

    上图中,左边Deterministic Trend assumption oftest是检验形式的选择(是否选择滞后项或截距项),一般(3)、(4)、(5)是常用的,(3)是默认的,一般可以通过先勾选,在根据检验结果去判断哪种形式最好。如果不能确定用哪一个趋势假设,可以选择Summary of all 5 trend assumption(第6个选择)帮助确定趋势假设的选择。

    右边第一个框是外生变量的设置,一般情况下无需设置外生变量,第二个框是

    滞后设定是指在辅助回归中的一阶差分的滞后项,不是指原序列。例如,如果在编辑栏中键入“1  2”,协整检验用Dyt对Dyt-1,Dyt-2 和其他指定的外生变量作回归,此时与原序列yt有关的最大的滞后阶数是3。对于一个滞后阶数为1的协整检验,在编辑框中应键入“0  0”。

    滞后解释的选取可参考VAR模型的最优滞后阶数选取(这个以后再讲),一般是VAR最有滞后阶数-1.

    点击确定,得到:

    f60c7910e944dea3288747905a5771ea.png

    4的结果表明:在95%的置信水平下,当原假设为“没有协整关系”时,TraceStatistic=86.46326>47.85613,并且伴随概率小于5%,因此拒绝原假设;当原假设为“至多有一个”、“至多有两个”、“至多有三个”时,Trace Statistic均大于临界值,并且伴随概率均小于5%,因此接受原假设,即rgdprconsrinvrgovt之间最多存在三个协整关系,即表明三者之间有一个长期稳定的均衡关系。

    展开全文
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     在这里插入图片描述

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  • 本文在这里对Eviews中如何进行平稳性、协整性检验的操作步骤进行详细介绍,供大家参考。1将数据导入Eviews中这里以1947年-2008年的中国GDP增长率序列数据——rgdp为例,部分数据如下:首先将数据导入Eviews中:在主...
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时间序列单位根检验的步骤