Wie würden Sie im Rahmen des Unit-Root-Tests intuitiv erklären, was eine Unit-Root ist? Ich denke in einer Art zu erklären, wie ich sie in dieser Frage begründet habe . Der Fall mit Unit Root ist, dass ich (im Übrigen wenig) weiß, dass der Unit Root-Test zum Testen der Stationarität in …
Was ist der Unterschied zwischen dem Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin-Test (KPSS) und dem erweiterten Dickey-Fuller-Test (ADF)? Testen sie das Gleiche? Oder müssen wir sie in verschiedenen Situationen einsetzen?
Ich habe in einem erweiterten Dickey-Fuller-Test mehrmals gesehen, wie Leute die Null zurückweisen und dann behaupten, dass ihre Reihen stationär sind (leider kann ich die Quellen dieser Behauptungen nicht zeigen, aber ich stelle mir vor, dass es hier und da ähnliche Behauptungen gibt die eine oder andere Zeitschrift). Ich behaupte, …
Kurzfassung: Ich habe eine Zeitreihe von Klimadaten, die ich auf Stationarität teste. Basierend auf früheren Untersuchungen erwarte ich, dass das Modell, das den Daten zugrunde liegt (oder sozusagen "generiert"), einen Abfangterm und einen positiven linearen Zeittrend aufweist. Soll ich zum Testen dieser Daten auf Stationarität den Dickey-Fuller-Test verwenden, der einen …
Ich versuche, die Integration zwischen zwei Zeitreihen zu testen. Beide Serien haben wöchentliche Daten, die sich über ~ 3 Jahre erstrecken. Ich versuche die Engle-Granger Two Step Methode durchzuführen. Meine Arbeitsreihenfolge folgt. Testen Sie jede Zeitreihe mit Augmented Dickey-Fuller auf Unit Root. Angenommen, beide haben Einheitswurzeln, dann finde die lineare …
Eine Reihe mit Drift kann modelliert werden als yt= c + ϕ yt - 1+ εtyt=c+ϕyt- -1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_t wobei ccc die Drift (Konstante) ist und ϕ = 1ϕ=1\phi=1 . Eine Reihe mit Trend kann modelliert werden als yt= c + δt + ϕ yt …
Ich führe den folgenden Unit-Root-Test (Dickey-Fuller) für eine Zeitreihe mit der ur.df()Funktion im urcaPaket aus. Der Befehl lautet: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) Die Ausgabe ist: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag) Residuals: …
Ich vermische vielleicht meine Zeitreihen- und Nicht-Zeitreihenkonzepte, aber was ist der Unterschied zwischen einem Regressionsmodell, das eine serielle Korrelation aufweist, und einem Modell, das eine Einheitswurzel aufweist? Warum können Sie außerdem einen Durbin-Watson-Test verwenden, um die serielle Korrelation zu testen, müssen jedoch einen Dickey-Fuller-Test für Einheitswurzeln verwenden? (Mein Lehrbuch sagt, …
Ich habe ein Problem mit den Dickey-Fuller-p-Werten und der Teststatistik für den Einheitswurzeltest in R. Ich habe versucht, Funktionen zu verwenden: urca::ur.df() fUnitRoots::adfTest() tseries::adf.test() Alle zeigten unterschiedliche Ergebnisse für die gleichen Testeinstellungen (Verzögerung, Typ) im Vergleich zur gretl-Ausgabe. Zum Beispiel: set.seed(1) x <- rnorm(50, 0, 3) schwert.param <- trunc(12 * …
Ein ARMA (p, q) -Prozess ist schwach stationär, wenn sich die Wurzel seines AR-Teils nicht auf dem Einheitskreis befindet. Seine schwache Stationarität hängt also nicht von seinem MA-Teil ab. Aber was können die Positionen der Wurzeln seines MA-Teils bedeuten? In den Einheitswurzeltests für ARIMA zeigt eine Einheitswurzel des MA-Polynoms an, …
Ich muss einige Unit-Root-Tests für ein Projekt durchführen. Ich bin mir nur nicht sicher, wie ich die Daten interpretieren soll (worum ich gebeten wurde). Hier ist eines meiner Ergebnisse: dfuller Demand Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 50 ---------- Interpolated Dickey-Fuller --------- Test 1% Critical 5% Critical …
Ich habe das plmPaket und möchte Unit-Root-Tests für einige Variablen ausführen. Ich erhalte folgende Fehlermeldung: > purtest(data$tot.emp) Error in data.frame(baldwin = c(59870, 61259, 60397, 58919, 57856, 57227, : arguments imply differing number of rows: 14, 19, 11, 12, 1, 20, 18, 10, 13 Ich gehe davon aus, dass ich diesen …
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