Johansen 공동 통합과 VECM?

공동 통합 테스트를 진행하는 방법에 대해 혼란스러워합니다. 3 개의 주식 지수 간의 공적분 테스트에 관심이 있습니다.

가격이 아닌 반품을 사용하라는 지시를 받았습니다. 그래서 내 질문은 정의가 I (0) 인 I (1) 변수의 조합을 찾는 것이기 때문에 공적분 관계를 식별하는 방법에 대한 것입니다. 반환 값은 첫 번째 차이이므로 I (0)이므로 Johansen 테스트를 계속 사용할 수 있습니까?

econometrics time-series

— 아드리안
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답변:

공적분 테스트는 일반적으로 다음과 같은 방식으로 진행됩니다.

당신의 이론이 예측하는 변수들 사이의 "장기적인"관계가 무엇인지를 분명히하십시오. 공적분에 대한 요점은 변수 사이에 하나 이상의 공통 경향 이 있다는 것입니다 . 귀하의 경우, 경제 성장, 변동성 등과 같은 근본적인 시장 현상에 기초하여 세 주식의 가격이 함께 움직일 것으로 예상 할 수 있습니다.이 경우 변수 간의 장기적인 관계는 수준 (가격) 에있을 가능성이 높습니다 주식의).
각 변수의 단위근을 레벨 단위로 테스트합니다. 여기에는 많은 테스트가 있습니다 (ADF, KPSS 등). 이 변수가 I (1) 또는 아마도 I (2)라는 것을 알고 싶습니다 .
$r=0$ $0<r\leq n$

— 루코 나쵸
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답변 감사합니다. VECM의 해석에 관한 다른 게시물을 참조 할 수 있습니까? 경제학

— Adrian Adrian

이미 작성된 좋은 점을 추가하기 위해 일반적으로 하나 이상의 공통 추세가있을 수 있으므로 단일 공통 추세가 필요하지 않습니다. 계열보다 추세가 적 으면 공적분이 있습니다. 또한 공식적으로 말하면 테스트 자체가 아니라 귀무 가설을 기각합니다.

— Richard Hardy 17 년

@RichardHardy 댓글 주셔서 감사합니다. 당신은 두 가지 점에서 옳습니다.

— luchonacho

@RichardHardy 내 분석에서 공적분 벡터가 발견되지 않았습니다. 나는 Johansen 테스트를 쌍과 다변량 사례로 수행했습니다. 오류 수정 표현이 없으므로 여기서 찾은 결론을 내려야합니까? 아니면 내가 할 수있는 다른 일이 있습니까?

— Adrian

@Adrian, 원하는 경우 예측, 설명 또는 설명 목적으로 데이터를 모델링하고 분석 할 수 있습니다. 벡터 오류 수정 모델 대신 첫 번째 차이 데이터에 대한 벡터 자동 회귀를 사용합니다.

— Richard Hardy

로그 가격 지수를 사용하여 통합 정도를 테스트하려면 I (1) 이어야합니다 . ADF 단위 루트 테스트를 시도하십시오. 로그 가격 지수 간의 공적분 순위를 결정한 후에는 데이터가 자동으로 차이가 나는 VECM 모델로 진행하십시오. 로그 차이는 성장률의 근사치이며 여기에서 주식 수익률입니다.

어떤 소프트웨어 패키지를 사용하고 있습니까?

— 런던
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Matlab을 사용하고 있습니다.

— Adrian

나는 이미 ADF 테스트를했으며 모두 I (1)입니다. 그러나 Johansen 테스트를 실행할 데이터, 반환 데이터 I (0) 또는 실제 가격 I (1)에 대해 혼란 스러웠습니다.

— Adrian

로그 수준에서 Johansen을 실행합니다. 그런 다음 공적분 순위에 대한 정보를 사용하여 추가 분석을 위해 VECM의 로그 차분 데이터를 사용합니다.

— 런던

대단히 감사합니다. 이제 말이됩니다. Matlab에 대한 경험이 있습니까? VECM 매개 변수 추정의 결과를 해석하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

— Adrian

r = 2 ------ A = 2.1476 0.2474 -0.0912 1.7987 -1.4632 -0.1902 B = -0.5945 -0.1346 0.0406 -0.5229 0.3220 -0.0206 B1 = 0.3856 -0.1649 -0.5012 0.2845 0.0736 0.2642 -0.8338 -0.0111 -0.2509 B2 = 0.2544 -0.2351 -0.4455 -0.1098 0.0671 -0.2807 -0.7106 -0.0183 -0.2341 B3 = 0.1469 -0.0098 -0.5516 -0.0946 -0.1013 -0.0383 -0.3842 0.0355 -0.0482 B4 = -0.1270 -0.0533 -0.1685 -0.1375 -0.1209 0.2782 -0.3731 0.0702 0.0847 c0 = 0.0591 0.7101

— Adrian