Ich bin verpflichtet, Einheit Wurzeltests auf einer bestimmten Zeitreihe durchzuführen. Die in Stata erhaltene Ausgabe verwirrt mich etwas. Nach meinem besten Wissen erhalte ich zwei widersprüchliche Ergebnisse, wobei Stata darauf hinweist, daß die Zeitreihe zu einem Einheitswurzelprozeß paßt, während auch scheinbar gesagt wird, daß der Koeffizient signifikant von Null verschieden ist und daher der Vorstellung widerspricht, daß die Zeitreihe tatsächlich einem Einheitswurzel folgt verarbeiten. Dies ist die Ausgabe, die in Stata erhalten wird: Die Teststatistik zeigt deutlich, dass die Nullhypothese akzeptiert wird und somit die Zeitreihe zu einem Einheitswurzelprozess passt. Der für L1 erhaltene p-Wert ist jedoch 0,000, was anzeigt, dass er signifikant von Null verschieden ist (0,1314633 kann nicht als 0 behandelt werden). Ich las irgendwo, dass dies mit dem Augmented Dickey Fuller Test selbst verwandt sein könnte, aber ich kann nicht scheinen, diesen Link wieder zu finden. Ich lief auch die Augmented Dickey Fuller-Test mit Lags sowie der Philips-Perron-Test und erhielt ähnliche Ergebnisse. Würde jedermann irgendeine Idee haben, warum die ADF diese Resultate gibt und was die Ursache dieser Anomalie sein könnte Apr 14 14 am 17:21 Ihr Test zeigt an, dass die Reihe einem Einheitswurzel folgt. Beachten Sie, dass der DF-Test einseitig ist, so dass Sie nicht in absoluten Werten denken sollten. Ihre Test-Statistik ist 8.943, die deutlich höher als -1.950 ist, so dass Sie nicht ablehnen können die Null eines Einheit Wurzel in der Serie. Dass gesagt, ich denke, dass Sie sehr niedrige Leistung haben, weil Sie nur 48 Beobachtungen haben. Wenn Sie so wenige Beobachtungen haben, wird es aussehen, wie die Serie nicht bedeutet, zurückzukehren, wenn in der Tat, mit mehr Beobachtungen, wird es bedeuten, wiederherzustellen. Zweitens würde ich versuchen, die ADF-Regression mit einem Trend und mehr Verzögerungen zu verstärken. Autokorrelation im Fehler-Begriff wird den DF-Test ungültig Daher verwenden Sie den ADF-Test mit mehr Verzögerungen, um die Autokorrelation zu berücksichtigen. 1) Schauen Sie sich die ACF an, um zu bestimmen, wie viele Verzögerungen Sie einschließen müssen. 2) Entfernen Sie unbedeutende Lags 3) Wenn alle enthaltenen Lags signifikante Blick auf den t-Wert der Variablen von Interesse sind. Wenn sein niedriger als -1.950 dann Sie nicht ein Einheitswurzel haben, wenn sein höheres dann Sie eine Einheitswurzel haben (die Sie in der Tat haben). Wie erwähnt, ist Ihr Problem mit den niedrigen Beobachtungen und dem Fehlen von Verzögerungen und wahrscheinlich auch ein Zeitverlauf in der Regression. Beantwortet Jul 11 14 am 13:08 Ihr Link geht wieder zurück auf diese Frage selbst anstatt auf die Stata docs - etwas wahrscheinlich schief gelaufen, wenn Sie versucht, den Link einfügen. Vielleicht wollten Sie die Leser an statamanuals13tsdfuller. pdf weiterleiten. Beachten Sie, dass dies ein einseitiger Test ist: Vielleicht möchten Sie vielleicht Ihre Bewertung der Ausgabe im Licht von diesem ndash ändern. Wenn Sie versuchen, eine Zeitreihe (logconsommation) in einem ARIMA (p, D, q) unter Verwendung von Stata. So beginne ich mit der Bestimmung d durch die Umwandlung meiner Zeitreihe, um es stationär zu machen. Meine Frage ist, bei der Durchführung eines erweiterten Dickey Fuller-Test auf Stationarität zu testen, muss ich die Anzahl der Verzögerungen zu wählen. Ist diese Anzahl von Verzögerungen im Zusammenhang mit der p des ARMA (p, q) - Modell Ich schätze später Wie kann es bestimmt werden, ohne dfgls Ich habe versucht, mehrere verschiedene Verzögerungen verwenden, aber Im nicht sicher, wie Sie wählen: Ich füge eine Tabelle Der Ergebnisse, die ich erhalte. Verwenden Sie ac und pac in Stata, um die möglichen Verzögerungen zu beurteilen. Wenn Sie jedoch das ARMA-Modell verwenden, ist es normal, arma für die Kandidatenmodelle mit p0, q1 und so weiter auf p3 und q3 zu schätzen. Dann erhalten die aic und bic. Das Modell mit dem niedrigsten aic oder bic wird gewählt. Die von diesen Kriterien gewählten Verzögerungen können sich unterscheiden, aber Sie müssen sicherstellen, dass die Residuen dieser Modelle weißes Rauschen bei den gewählten Verzögerungen sind. Beantwortet Mai 25 13 bei 19:41
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