Ökonomen sprechen oft von einer Zeitreihe, die mit der Ordnung k, I (k) integriert wird . k ist die minimale Anzahl von Differenzen, die erforderlich sind, um eine stationäre Zeitreihe zu erhalten.
Welche Methoden oder statistischen Tests können verwendet werden, um bei gegebenem Vertrauensniveau die Reihenfolge der Integration einer Zeitreihe zu bestimmen ?
Antworten:
Es gibt eine Reihe statistischer Tests (bekannt als "Unit Root Tests"), um dieses Problem zu lösen. Am beliebtesten ist wahrscheinlich der "Augmented Dickey-Fuller" (ADF) -Test, obwohl der Phillips-Perron (PP) -Test und der KPSS-Test ebenfalls weit verbreitet sind.
Sowohl der ADF- als auch der PP-Test basieren auf einer Nullhypothese einer Einheitswurzel (dh einer I (1) -Serie). Der KPSS-Test basiert auf einer Nullhypothese der Stationarität (dh einer I (0) -Serie). Folglich kann der KPSS-Test ganz andere Ergebnisse liefern als die ADF- oder PP-Tests.
Für eine ausführliche Diskussion (einschließlich des Bashings von ADF / PP / KPSS :) können Sie sich auch das Buch von Maddala und Kim ansehen:
http://www.amazon.com/Cointegration-Structural-Change-Themes-Econometrics/dp/0521587824
Ziemlich umfangreich und manchmal nicht sehr einfach zu lesen, aber eine nützliche Referenz.