egcitest
Engle-Granger协整检验
语法
描述
返回的表StatTbl
= egcitest (资源描述
)StatTbl
包含测试结果、统计数据和对表或时间表的变量进行恩格尔-格兰杰协整检验的设置的变量资源描述
.
回归中的响应变量是第一个表变量,所有其他变量都是预测变量。要为回归选择不同的响应变量,请使用ResponseVariable
名称-值参数。要选择不同的预测变量,请使用PredictorNames
名称-值参数。
[___) = egcitest (___,
除前面语法中的任何输入参数组合外,还使用一个或多个名称-值参数指定选项。名称=值
)egcitest
返回对应输入参数的输出参数组合。
有些选项控制要执行的测试数量。以下条件适用于egcitest
进行多个测试:
例如,egcitest(资源描述,ResponseVariable =“GDP”,α= 0.025,滞后= [0 1])
选择国内生产总值
作为表中的响应变量资源描述
并在0.025的显著性水平上进行了两次检验。第一个测试包括0
残差回归中的滞后,第二检验包括1
残差回归中的滞后。
[___,
另外返回以下回归统计信息的结构,它们是形成测试统计信息所必需的:reg1
,reg2
) = egcitest (___)
reg1
-由指定响应变量的协整回归得出的统计数据ResponseVariable
到指定的预测变量上PredictorVariables
reg2
-由指定单位根检验实现的残差回归产生的统计数据RReg
例子
对数据矩阵进行Engle-Granger协整检验
使用Engle-Granger协整检验的默认值测试多元时间序列的协整性。输入时间序列数据作为数字矩阵。
加载加拿大通货膨胀和利率数据Data_Canada.mat
,其中包含矩阵中的级数数据
.
负载Data_Canada系列的
ans =5 x1细胞{'(INF_C)通货膨胀率(基于cpi的)'}{'(INF_G)通货膨胀率(基于GDP平减指数的)'}{'(INT_S)利率(短期)'}{'(INT_M)利率(中期)'}{'(INT_L)利率(长期)'}
使用Engle-Granger协整检验检验利率序列的协整性。使用默认选项并返回拒绝决策和 价值。
h = egcitest(数据(:,3:结束)
h =逻辑0
egcitest
使用
测试,并且它不能拒绝零假设(h = 0
)表示利率序列之间无协整。
回归测试p-值和决策统计
加载加拿大通货膨胀和利率数据Data_Canada.mat
.
负载Data_Canada
使用Engle-Granger协整检验检验利率序列的协整性。使用默认选项并返回拒绝决策, 值, -test统计信息和临界值。
[h, pValue,统计,cValue] = egcitest(数据(:,3:结束)
h =逻辑0
pValue = 0.0526
统计= -3.9321
cValue = -3.9563
对表变量进行默认恩格尔-格兰杰协整检验
使用默认选项对多变量时间序列进行Engle-Granger协整检验,其中使用第一个表变量作为响应,所有其他表变量作为预测变量,并在协整回归中包含一个常数项。返回测试结果表。
加载加拿大通货膨胀和利率数据Data_Canada.mat
.转换表数据表
一个时间表。
负载Data_Canada日期= datetime(日期,12日31);TT = table2timetable (DataTable, RowTimes =日期);TT。观察= [];
通过传递时间表来进行恩格尔-格兰杰协整检验egcitest
并使用默认选项。对于协整回归,egcitest
将基于cpi的通货膨胀率作为响应变量,将时间表中的所有其他变量作为预测变量。
StatTbl = egcitest (TT)
StatTbl =1×9表h pValue stat cValue滞后α测试CReg RReg _____ _________ _______ _______ ____ _____ ______ _____ _______ 真正测试1 0.0023851 -6.2491 -4.7673 0.05 0 {t1的}{' c '} {ADF的}
StatTbl
测试结果表。这些行对应于输入时间表中的变量TT
,列对应拒绝决策,对应
-value、决策统计信息以及指定的测试选项。在这种情况下,检验拒绝零假设,支持所有表变量之间的协整。
默认情况下,egcitest
包含协整检验中的所有输入表变量。若要为协整回归选择响应变量,请设置ResponseVariable
选择。要选择预测器变量,请设置PredictorVariables
选择。
选择测试统计数据并绘制协整关系
加载加拿大通货膨胀和利率数据Data_Canada.mat
.转换表数据表
只有利率序列的时间表。
负载Data_Canada日期= datetime(日期,12日31);idxINT =包含(DataTable.Properties.VariableNames,“INT”);TT = table2timetable(数据表(:,idxINT) RowTimes =日期);TT。观察= [];
绘制利率序列。
图绘制(TT.Time TT.Variables)传奇(系列(idxINT),位置=“西北”网格)在
复制表II的第1行[3]通过测试协整,指定协整回归和确定性术语的默认变量赋值(响应变量
是INT_S
,其他利率
而且
是预测器,而模型有一个常数
),并指定
而且
测试。返回协整回归统计信息。
[StatTbl, reg] = egcitest (TT,测试= (“t1”“t2”]);StatTbl
StatTbl =2×9表h pValue stat cValue滞后α测试CReg RReg _____ ________ _______ _______ ____ _____ ______ _____ _______ 测试1假0.052627 -3.9321 -3.9563 0 0.05 {t1的}{' c '} {ADF的}真正测试2 0 0.020157 -25.454 -22.115 0.05{‘t2’}{' c '} {ADF的}
的
测试(测试1
)不能拒绝零假设,但
测试(测试2
)拒绝零假设,支持协整的存在。
的回归统计数据绘制估计的协整关系 测验 ,在那里 .
c =注册(2).coeff (1);b =注册(2).coeff (2:3);图绘制(TT.Time, TT.Variables * [1;- c)网格在
输入参数
Y
- - - - - -多变量时间序列观测数据yt
数字矩阵
代表多变量时间序列观测的数据yt,指定为numObs
——- - - - - -numDims
数字矩阵。每一列的Y
对应一个变量,每一行对应一个观察值。测试回归响应变量Y (: 1)
关于预测变量Y(:, 2:结束)
.
数据类型:双
资源描述
- - - - - -多变量时间序列观测数据yt
表格|时间表
代表多变量时间序列观测的数据yt,指定为表格或时间表numObs
行。每一行的资源描述
是一个观察。
测试回归响应变量,它是中的第一个变量资源描述
在预测变量上,它是所有的其他变量资源描述
.要为回归选择不同的响应变量,请使用ResponseVariable
名称-值参数。要选择不同的预测变量,请使用PredictorNames
名称-值参数。所选变量必须是数字。
请注意
egcitest
从指定数据中删除包含至少一个缺失的观察值的所有观察值南
价值。
名称-值参数
指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家
,在那里的名字
参数名称和价值
对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后,但对的顺序并不重要。
在R2021a之前,名称和值之间用逗号隔开,并括起来的名字
在报价。
例子:egcitest(资源描述,ResponseVariable =“GDP”,α= 0.025,滞后= [0 1])
选择国内生产总值
作为表中的响应变量资源描述
并在0.025的显著性水平上进行了两次检验。第一个测试包括0
残差回归中的滞后,第二检验包括1
残差回归中的滞后。
CReg
- - - - - -协整回归形式
“c”
(默认)|“数控”
|“ct”
|“结论”
|特征向量|字符串向量|字符向量的单元向量
协整回归形式,指定为形式的名称,或形式名称的字符串向量或单元格向量。
一般来说,协整回归是
在哪里y1是响应变量,Y2包含预测变量和X是可选确定性系数的设计矩阵吗一个,包括常数时间趋势、线性时间趋势和二次时间趋势。该表包含支持的表单及其名称。
表单名称 | 描述 |
---|---|
“数控” |
回归不包括X;没有恒定或趋势。 |
“c” |
X包含用于常量的变量,但不包含用于趋势的变量。 |
“ct” |
X包含常量和线性时间趋势的变量。 |
“结论” |
X包含常量、线性时间趋势和二次型时间趋势变量。 |
egcitest
中的每个表单名称执行单独的测试CReg
.
例子:CReg =(“ct”“总部”)
在第一个检验的协整回归中包含一个常数和线性时间趋势项,然后在第二个检验的协整回归中包含所有三个确定性项。
数据类型:字符
|字符串
|细胞
CVec
- - - - - -协整回归系数等式约束
数值向量(默认)|数值向量的单元向量
协整回归系数等式约束,指定为数值向量[一个;b或这种数字向量的单元向量。
一个包含协整回归中确定性项的等式约束。的长度一个的对应值CReg
名称-值参数,0、1、2或3中的一个。对于回归中的系数,它们的顺序为一个是常数,线性趋势,二次趋势。
b包含了numDims
中对应预测变量的系数为1的等式约束Y2.
指定南
在回归中估计相应系数的条目。
当CVec
是否完全指定(不包含任何南
值),egcitest
不执行协整回归。
默认情况下,CVec
一个完全未指定的协整向量(完全由南
值)。因此,egcitest
估计系数。
egcitest
中的每一组相等约束执行单独的测试CVec
.
例子:egcitest(资源描述,CVec =[2南南)
将协整回归中的常数固定为2
并估计两个预测变量的系数资源描述
.
例子:egcitest(资源描述,CVec ={(2南南);南(3,1))
,对于第一个检验,将协整回归中的常数固定为2
并估计两个预测变量的系数资源描述
,对于第二次检验,估计所有系数。
例子:egcitest(Tbl,CReg="ctt",CVec=[2 0.5 0.25 NaN NaN])
将常量固定为2
,线性趋势0.5
的二次趋势0.25
,估计两个预测变量的系数资源描述
.
数据类型:双
|细胞
α
- - - - - -名义上的显著性水平
0.05
(默认)|数字标量|数值向量
假设检验的标称显著性水平,指定为介于之间的数值标量0.001
而且0.999
或者这些值的数值向量。
egcitest
中的每个值执行单独的测试α
.
例子:α= (0.01 - 0.05)
的重要程度0.01
对于第一个测试,然后使用一个显著性的水平0.05
第二次测试。
数据类型:双
ResponseVariable
- - - - - -变量资源描述
用于响应
第一个变量资源描述
(默认)|字符串向量|字符向量的单元向量|向量的整数|逻辑向量
变量资源描述
用于协整回归中的响应,指定为包含变量名的字符向量的字符串向量或单元向量Tbl.Properties.VariableNames
,或表示名称索引的整数或逻辑向量。所选变量必须是数字。
egcitest
对所有测试使用相同的指定响应变量。
例子:ResponseVariable =“GDP”
数据类型:双
|逻辑
|字符
|细胞
|字符串
PredictorVariables
- - - - - -变量资源描述
用于预测器
字符串向量|字符向量的单元向量|向量的整数|逻辑向量
变量资源描述
用于协整回归中的预测器,指定为包含变量名的字符向量的字符串向量或单元向量Tbl.Properties.VariableNames
,或表示名称索引的整数或逻辑向量。所选变量必须是数字。
egcitest
对所有测试使用相同的指定预测器。
默认情况下,egcitest
中使用所有变量资源描述
的参数没有指定ResponseVariable
名称-值参数。
例子:DataVariables =(“联合国”“CPI”)
例子:datavvariables =[true true false false]
或DataVariables = [1 - 2]
选择第一个和第二个表变量。
数据类型:双
|逻辑
|字符
|细胞
|字符串
请注意
当
egcitest
执行多个测试,函数将所有单个设置(标量或字符向量)应用于每个测试。所有控制测试数量的向量值规范必须具有相等的长度。
如果你指定了矩阵
Y
任何值都是行向量,所有的输出都是行向量。滞后和差异时间序列的样本量减小。如果测试系列中没有预采样值yt被定义为t= 1,…,T,滞后级数yt- k被定义为t=k+ 1,…,T.第一个区别适用于滞后级数yt- k进一步减少时间基础为k+ 2,…,T.与p滞后差异,共同的时间基数是p+ 2,…,T有效样本量为T- (p+ 1)。
输出参数
h
-测试拒绝决定
逻辑标量|逻辑向量
测试拒绝决策,作为长度等于测试数的逻辑标量或向量返回。egcitest
返回h
当你提供输入时Y
.
的值
1
表明拒绝原假设,支持协整的备选项。的值
0
表明拒绝原假设的失败。
pValue
- - -检验统计量p值
数字标量|数字向量
检验统计量p-values,作为长度等于测试次数的数值标量或向量返回。egcitest
返回pValue
当你提供输入时Y
.
的p-value是左尾概率。
reg1
-协整回归统计
结构数组
协整回归统计数据,作为结构数组返回。记录的数量等于测试的数量。
egcitest
返回响应变量ResponseVariable
关于预测变量PredictorVariables
使用回归形式CReg
和指定的等式约束CVec
.
的每个元素reg1
具有该表中的字段。你可以使用点表示法访问一个字段,例如,reg1 (3) .coeff
包含第三次检验的系数估计。
全国矿工工会 |
输入序列的长度南 年代了 |
大小 |
有效样本量,调整滞后和差异 |
的名字 |
回归系数的名字 |
多项式系数 |
估计系数值 |
se |
估计系数标准误差 |
浸 |
估计系数协方差矩阵 |
tStats |
t统计系数和p值 |
函数 |
F统计和p价值 |
yMu |
滞后调整输入序列的平均值 |
ySigma |
滞后调整输入序列的标准差 |
yHat |
滞后调整输入序列的拟合值 |
res |
回归残差 |
DWStat |
Durbin-Watson统计 |
苏维埃社会主义共和国 |
回归平方和 |
上交所 |
误差平方和 |
风场 |
总平方和 |
均方误差 |
均方误差 |
RMSE |
回归的标准误差 |
RSq |
R2统计 |
aRSq |
调整R2统计 |
噢 |
高斯变换下数据的对数似然 |
另类投资会议 |
Akaike信息标准 |
BIC |
贝叶斯(Schwarz)信息准则 |
认证机构 |
Hannan-Quinn信息标准 |
提示
选择功能
应用程序
的计量经济学建模师app允许你进行恩格尔-格兰杰协整检验。
参考文献
恩格尔,R. F.和C. W. J.格兰杰。协整和纠错:表征、估计和检验。费雪.第55卷,1987年,第251-276页。
[2]汉密尔顿,詹姆斯D。时间序列分析.普林斯顿,新泽西州:普林斯顿大学出版社,1994年。
麦金农,j.g。单位根和协整检验的数值分布函数。应用计量经济学杂志.1996年第11卷,第601-618页。
版本历史
介绍了R2011a
MATLAB命令
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