Testing-for-a-moving-average-unit-root

Testing-for-a-moving-average-unit-root

Ichimoku-trading-strategy-video
Kisah sukses-pilihan-perdagangan
Stock-options-moneycontrol


New-forex-no-deposit-bonus-2015 Trading-options-at-expiration-strategy-and-models-for-winning-the-endgame-pdf Oanda-forex-review Online-crude-oil-trading-in-india Trading-options-at-expiration-strategy-and-models-for-winning-the-endgame Pyx-binary-options

Publikasi Terpilih David A. Dickey Kutipan Kutipan Pada bulan November 1993, penerbit Indeks Citation Science dan Indeks Citation Ilmu Pengetahuan Sosial menyatakan artikel Econometrica yang tercantum di bawah ini untuk menjadi kutipan klasik, yang menyatakan bahwa telah dikutip di lebih dari 435 publikasi. Pada tahun 1997 itu ditampilkan di perpustakaan NSCU sebagai kertas yang paling banyak dikutip (738 kutipan kemudian, 1017 pada 799) oleh profesor NCSU manapun. Artikel Biometrika dengan murid saya Said adalah 7 yang paling banyak dikutip (243 kutipan kemudian, 336 pada 799). Sebuah makalah JASA tahun 1979 yang lalu telah dikutip 1277 kali dari 799. Sebuah pencarian dari Social Sciences Citation Index menunjukkan 4669 kutipan semua makalah pada Oktober 2001. JASA dan Econometrica hadir sebagai referensi dalam dokumentasi dukungan resmi untuk Hadiah Nobel tahun 2003 di Ekonomi. Diberikan kepada Engle dan Granger. - Makalah - Akdi, Y. dan Dickey, D. A. (1997). Periodogram Unit Root Time Series: Distribusi dan Pengujian Komunikasi dalam Statistik 27, 69-87Akdi, Y. dan Dickey, D. A. (1999). Periodogram untuk Seri Waktu Musim dengan Unit Root, Istatistik 2, 153-164Brocklebank, J. dan Dickey, D. A. (1984) Menggunakan Sistem SAS untuk Melakukan Analisis Univariat dan Cross Spectral, Prosiding SUGI. 948-954.Brocklebank, J. dan Dickey, D. A. (1985) Statespace Modelling, mengundang makalah dalam Prosiding Konferensi Statistik Pasifik. 114-120 (Aukland New Zealand) .Brocklebank, J. dan Dickey, D. A. (1986) Melakukan Penyesuaian Musiman ARIMA X-11, Prosiding SUGI. 949-958.Bush, E.J. Cowen, P. Morrow, W. E. M. Dickey, D. A.. Dan Zering, K. E. (1995) Kesamaan Empiris Tanggapan Dua Sampel Acak Produsen Swine Carolina Utara ke Kuesioner Manajemen yang digunakan dalam Survei Kesehatan Buncis A.S., Preventive Veterinary Medicine. 22, 1-13.Caruolo, E. V. Jarman, R. F. dan Dickey, D. A.. (1990) Suhu Susu di Claw Piece dari Mesin Perah dan Suhu Permukaan Mamalia adalah Prediktor Suhu Mamalia Internal pada Kambing, Journal of Veterinary Medicine A. 37, 61-67.Chang, M. C. Dickey, D. A.. (1993) Mengetahui Overdifferenced Time Series, Journal of Time Series Analysis. 15, 1-8.Dickey, D. A. (1981) Histogram, Persentil, dan Moments. Ahli statistik amerika 35, 164-165.Dickey, D. A. (1984). Kekuatan Uji Akar Unit, Prosiding Sesi Statistik Bisnis dan Ekonomi, American Statistical Assn. . 489-493Dickey, D. A. (1984). Transformasi Stationarity dalam Autoregressions Vector, Prosiding Sesi Statistik Bisnis dan Ekonomi, American Statistical Assn. . 171-174Dickey, D. A. (1990). Pengujian Akar Unit dalam Proses Vektor dan Hubungannya dengan Koordinasi, dalam Kemajuan Ekonometrika. Vol. 8, 87-105 (Thomas Fomby, ed.) Dickey, D. A. (1990). Mengakui Sisa Seri Waktu Overdifferenced dari Bagian Statistik Bisnis dan Ekonomi, American Statistical Assn. . Dickey, D. A. (1998). Regresi dengan Kesalahan Seri Waktu, makalah yang diundang, Prosiding Konferensi Pengguna Kelompok SAS SAS Tahunan ke-23 359-366 Dickey, D. A. (1999). Grafik Statistik, makalah yang diundang, Prosiding Konferensi Kelompok Pengguna SAS SAS 24 Tahunan Dickey, D. A. (2000). Seri Waktu: Distribusi Nonstasioner dan Akar Unit Encyclopedia Internasional Ilmu Sosial dan Perilaku (dalam pers) Dickey, D. A. dan Brocklebank, J. (1984) Transformasi Awal Pemodelan Seri Waktu, Prosiding Konferensi Pengguna Kelompok SAS Tahunan ke 9. 58-63.Dickey, D. A. dan Brocklebank, J. (1984) Transformasi Awal dalam Pemodelan Seri Waktu, mengundang makalah dalam Prosiding Konferensi Statistik Pasifik. (Aukland, Selandia Baru) 107-113.Dickey, D. A. dan Brocklebank, J. (1986) Memeriksa Autokorelasi pada Residu Regresi, Prosiding Konferensi Kelompok Pengguna SAS Tahunan ke-11. 959-965.Dickey, D. A. dan Fuller, W.A. (1976). Distribusi Estimator Autoregresif Pertama, Prosiding Sesi Statistik Bisnis dan Ekonomi, Asosiasi Statistik Amerika. . 278-281.Dickey, D. A. dan Fuller, W.A. (1979). Distribusi Estimators untuk Autoregressive Time Series dengan Unit Root, J. American Statistical Assn. . 74, 427-431. Makalah ini dikutip dalam dokumentasi dukungan untuk Hadiah Nobel Ekonomi tahun 2003.Dickey, D. A. dan Fuller, W.A. (1981). Likelihood Ratio Statistics untuk Autoregressive Time Series dengan Unit Root, Econometrica. 49, 1057-1072., Kutipan klasik Makalah ini dikutip dalam dokumentasi dukungan untuk Hadiah Nobel Ekonomi tahun 2003.Dickey, D. A. dan Gonzalez-Farias, G. (1992). Pendekatan Kemungkinan Maksimum Baru untuk Pengujian Unit Root s, Prosiding Sesi Bisnis dan Statistik Ekonomi, American Statistical Association. Dickey, D. A. Hasza, D.P. Dan Fuller, W.A. (1984) Menguji Akar Unit dalam Seri Waktu Musiman, Jurnal Asosiasi Statistik Amerika. 79, 355-367 Artikel ini dicetak ulang dalam buku Modeling Seasonality S. Hylleberg, ed. (1992), Oxford University Press. Dickey, D. A. D. W. Jansen, dan D. L. Thornton (1991). Primer pada Cointegration dengan Aplikasi untuk Uang dan Penghasilan, Bank Sentral Federal St Louis Review. 17, 58-78Dickey, D. A. dan Rossana, R. J. (1994) Cointegrated Time Series: Panduan untuk Estimasi dan Uji Hipotesis, Buletin Ekonomi dan Statistik Oxford, 56,235-353 Dickey, D. A. dan Said, S.E. (1981). Menguji model ARIMA (p, 1, q) versus ARMA (p 1, q), Prosiding Sesi Bisnis dan Statistik Ekonomi, American Statistical Association. Said, S.E. Dan Dickey, D. A. (1984). Pengujian untuk Unit Root s dalam Model Rata-rata Bergerak Autoregressive dari Order Unknown, Biometrika 71, 599-607. Kutipan klasik Dickey, D. A., Bell, W.R. dan Miller, R.B. (1986). Unit Root s dalam Model Time Series: Pengujian dan Implikasi, Statistik Amerika 40, 12-26.Dickey, D. A. dan Pantula, S.G. (1987). Menentukan Order of Differencing dalam Proses AR, Jurnal Bisnis dan Statistik Ekonomi 5, 455-461. Artikel ini dicetak ulang dalam Journal of Business and Economic Statistics (edisi khusus, jilid 20, Jan. 2002 hal 18-24) sebagai salah satu dari 10 makalah paling berpengaruh dalam 20 tahun pertama keberadaan jurnal tersebut. Dickey, D. A. Dan S. G. Pantula (2002). Menentukan urutan differencing dalam proses AR. Jurnal Statistik Ekonomi Bisnis, 20: 18-24. (Peringatan Dering 20 tahun terbit pada tahun 1986) Dickey, Michael D.. Stewart, M. D. Willson, C. G. dan Dickey, D. A.. (2005) Studi Pengendalian Proses Statistik Otomatis Pencampuran Inline dengan Deteksi Spectrofometrik, diterima untuk publikasi, Journal of Chemical Education. Evans, B.A. Dan Dickey, D. A. (2002) .Normalisasi untuk uji akar unit periodogram, Statistik dan Probabilitas, 60: 343-350. Fountis, N.G. Dan Dickey, D. A. (1989). Pengujian untuk Unit Root Nonstationarity dalam Seri Waktu Autoregresif Multivariate, Statistik Statistik 17, 419-428.Gonzalez-Farias, Graciela dan Dickey, DA (1999) Uji Akar Unit: Pendekatan Kemungkinan Maksimum Tanpa Syarat, Boletin de la Sociedad Matematica Mexicana 5 , 199-221.Huh, Seungho, Dickey, DA. Meador, M. R. dan Ruhl, K. E. (2005). Analisis temporal frekuensi dan durasi aliran arus rendah dan tinggi: catatan tahun yang dibutuhkan untuk mengkarakterisasi variabilitas aliran sungai Journal of Hydrology vol. 310, hal.78-94. Lee, Taiyeong dan Dickey, D. A.. (2004). Estimasi Likelihood Maksimum untuk Uji Akar Unit Musiman, Jurnal Analisis Waktu Seri vol. 25 4 pg. 551-557. Mochrie RD, dan Dickey, DA (1984) Perbandingan Metode Semiautomasi dengan Metode Penghitungan Sel Somatik Resmi Optik-III untuk Menentukan Somatik dalam Jurnal Susu Asosiasi Ahli Kimia Analis Resmi 67: (3) 615-617 Phillips, KJ Ghosh, TK Dickey, DA. (2005) Relaksasi Tegangan Karpet Janggut dan Karpet: Analisis Struktur Karpet Berumbai. Jurnal Penelitian Tekstil vol. 75 6, 485-491. Spooner, J .. S.L. Brichford, Dickey, D. A. R.P. Maas, M.D. Smolen, G.J. Ritter, dan E.G. Flaig (1988) Menentukan Sensitivitas Program Pemantauan Mutu Air di Proyek Taylor Creek-Nubbin Slough, Florida. Pengelolaan Danau dan Waduk, 4 (2): 113- 124. Spooner, J. Dickey, D. A.. Dan J.W. Gilliam (1990). Menentukan dan Meningkatkan Sensitivitas Statistik Pengambilan Sumber Nonpoint Ambil Program Pemantauan Sampel. Hal. 119-135. Dalam: Prosiding Simposium Internasional tentang Perancangan Sistem Informasi Mutu Air. Seri Informasi No. 61, Colorado Water Resources Research Institute, Universitas Negeri Colorado, Fort Collins, Colorado. Hal. 473 Walker, John T. Aneja, V. P .. dan Dickey, D. A. (2000) Transportasi Atmosfer dan Deposisi Basah Amonium di North Carolina, Jurnal Lingkungan Atmosfer Internasional 34, 3407-3418. - Buku - Bowerman, B. L., OConnell, R. T. dan Dickey, D. A. (1986). Model Statistik Linier: Pendekatan Terapan Duxbury Brocklebank, J. C. dan Dickey, D. A. (1986). Sistem SAS untuk Peramalan Time Series SAS Inst. Pengujian untuk analisis deret Unit Roots Time adalah tentang identifikasi, estimasi dan pengecekan diagnostik dari rangkaian waktu stasioner. Dengan cara meninjau, kami menawarkan definisi berikut: Definisi: Urutan dikatakan sebagai kovariansi stasioner jika untuk semua t dan t-s Artinya, mean, varians dan kovariansi sama dengan asal mula. Definisi: Misalkan kita memiliki urutan t (t0,1,2,133) dengan mean m dan varians s 2. Kemudian fungsi autokorelasi atau correlogram diberikan oleh Misalkan kita memiliki rangkaian t yang kita ketahui telah dihasilkan oleh AR (1 ) Proses, katakanlah, dimana dan et adalah white noise. Kita dapat memperkirakan parameter pada (1) oleh OLS: estimator kami efisien dan rangkaiannya tidak bergerak sejak. Kita bisa menggunakan t-statistik untuk menguji hipotesis Ini adalah tes yang sah karena null adalah hipotesis yang dapat ditolak, walaupun kekuatan melawan alternator lokal diabaikan. Tapi anggaplah bahwa data benar-benar dihasilkan oleh Pada substitusi rekursif ini dapat ditulis ulang seperti yang nonstasioner karena sebagai t menjadi besar. Sekarang kita ingin menguji Ada masalah, bagaimanapun, karena pusat massa estimator biasa akan dibatasi dari 1. Kita cenderung cenderung salah dalam menolak terlalu banyak H 0. Pertanyaan tentang adanya akar unit sangat bermasalah dalam model regresi sejenis. Kami biasanya berasumsi bahwa t dan t keduanya tidak bergerak dan itu adalah white noise. Jika kedua variabel bersifat nonstasioner maka kemungkinan besar kita akan mendapatkan hasil yang palsu: koefisien R 2 dan koefisien signifikan yang signifikan walaupun mungkin tidak ada hubungan yang berarti antara y dan z. Ada empat kasus yang perlu dipertimbangkan. Baik t dan t bersifat stasioner dan model regresi klasik adalah o.k. Urutan t dan t terintegrasi dari pesanan yang berbeda. Model regresi yang mengandung rangkaian nonstasioner tidak ada artinya. T dan t nonstasioner keduanya berintegrasi dengan urutan 1, katakanlah, dan istilah kesalahannya memiliki arus stochastic. Sekarang semua kesalahan bersifat permanen. Itu adalah E t e ti e t. Tapi kita bisa menerapkan OLS dengan efek yang baik terhadap t dan t yang berintegrasi dengan urutan yang sama dan urutan residualnya tidak bergerak. Kemudian t dan t dikatakan terkointegrasi. Sebagai contoh: Baik t dan t adalah proses unit root tapi tidak stabil. Kita akan meninggalkan kasus 4 sampai bab tentang kointegrasi. Untuk saat ini kita akan memperhatikan diri kita sendiri dengan menentukan apakah seri t memiliki unit root atau tidak. Tes Dickey-Fuller Pertimbangkan proses penghasil data Dan pertanyaan yang terkait, adalah 1 1 Kurangi y t-1 dari kedua sisi untuk mendapatkan g 0 menyiratkan 1 1 menyiratkan akar unit pada t. Kita bisa membiarkan drift dengan memasukkan sebuah intersep Definition: Istilah stochastic drift berasal dari berikut ini: Misalkan prosesnya adalah Kita dapat menulis ulang ini seperti pada periode berikutnya, yaitu t1, intercept adalah aoa 1 t1 lebih besar, yang kita tambahkan Istilah stochastic. Kita telah melihat gagasan tentang stochastic intercept di tempat lain. Yaitu dalam model efek acak. Kita dapat membiarkan tren linier dengan drift Dalam hal apapun, pengujian hipotesis kita adalah Statistik uji yang kita gunakan untuk pengujian hipotesis dibangun sebagai t-statistik. Itulah nilai kritis yang datang dari satu set tabel yang disiapkan oleh Dickey dan Fuller. Tabel-tabel tersebut dihasilkan secara empiris. Kita terbiasa melakukan tes dengan nilai kritis yang telah kita tentukan secara analitis dengan mengintegrasikan fungsi distribusi yang diketahui. Tabel tertentu yang akan digunakan tergantung pada apakah model memiliki intercept atau tren di dalamnya. Namun, nilai kritis tidak berubah dengan memasukkan istilah di sisi kanan. Untuk memandu Anda dalam prosedur pengujian, perhatikan diagram alir berikut dari Walter Enders, Applied Econometric Time Series, Wiley, 1995. Satu mulai di sudut kiri atas dengan model paling umum, yang mencakup arus stokastik dan tren deterministik. Entah tren atau drift bisa menghasilkan tampilan akar unit dengan hak mereka sendiri, jadi mereka harus disertakan sejak awal. Ingatlah bahwa variabel relevan yang dikecualikan memperkenalkan bias, namun variabel irrlevant yang disertakan hanya memiliki biaya dalam hal efisiensi. Jika null dari root tidak ditolak, maka lanjutkan dengan menguji signifikansi dari istilah trend dengan adanya root unit. Jika istilah tren tidak signifikan, maka uji signifikansi istilah drift. Jika sepanjang jalan kita menemukan bahwa baik tren atau drift tidak nol maka kita segera melanjutkan untuk menguji signifikansi g. Model berikut telah sesuai dengan indeks produksi Bank Sentral untuk periode 1950: 1 - 1977: 4, total 112 pengamatan. Dalam ketiga model angka dalam tanda kurung adalah kesalahan standar. Modus yang paling umum, sesuai dengan dimulainya diagram alir adalah Pada tingkat 5 uji (2,5 pada masing-masing ekor) nilai kritis untuk koefisien pada y t-1 untuk model dengan drift dan trend adalah -3,73, dibandingkan dengan Sebuah statistik uji yang teramati dari 3.6, jadi kita gagal menolak null. Untuk saat ini kami percaya ada akar unit. Selanjutnya kita cocok dengan model yang memberlakukan batasan bahwa g 0, dan menguji untuk melihat apakah koefisien trennya nol. Perhatikan bahwa berdasarkan uji t konvensional, koefisien tren sangat signifikan. Sebuah model dengan drift tapi tidak ada tren dan yang mengandaikan bahwa ada satu unit root is Now the test of hypothesis is H o. Unit root, tidak ada tren H 1. Satu atau keduanya tidak benar Statistik uji yang sesuai dibuat seolah-olah itu adalah uji F, namun nilai kritisnya dibaca dari tabel yang berbeda. Nilai kritis pada level 5 adalah 6,49, jadi kita gagal menolak null. Kesimpulan kami sampai saat ini adalah bahwa ada akar unit dan bahwa tren tersebut harus dikecualikan. Model dengan tidak melayang atau tren, tapi yang menganggap akar unit adalah Uji hipotesis adalah H o. Unit root, tidak ada tren, tidak ada drift H 1. Satu atau lebih milik Nilai kritis pada tingkat 1 tes adalah 6,50. Karena statistik uji pengamatan kami lebih kecil dari nilai kritis, kita gagal menolak null. Kesimpulan kami adalah bahwa ada akar unit, tidak ada tren atau drift. Perpanjangan Dickey-Fuller Misalkan proses penghasil data ini cukup sedikit lebih umum daripada proses yang kita mulai. Ini juga akan mengakui keragaman akar. Kita perlu menambah Dickey-Fuller untuk menguji kemungkinan ini. Mari kita simak proses AR (3) Kita akan menambahkan dan mengurangi 3 y t-2 untuk mendapatkan Sekarang menambahkan dan mengurangi (a 2 a 3) y t-1 untuk mendapatkan Akhirnya, kurangi y t-1 dari kedua sisi Sekarang kita Dapat menguji keberadaan root unit. Kita tahu bahwa jika koefisien dalam persamaan selisih jumlah menjadi satu maka setidaknya satu akar adalah satu kesatuan. Dalam konteks sekarang jumlah ini untuk pengujian g 0, seperti pada kasus yang lebih sederhana. Nilai kritis untuk model augmented ini tetap sama seperti sebelumnya. Secara parenthetik, menambahkan tren waktu menyebabkan sakit kepala ketika tiba saatnya untuk mendapatkan properti sampel besar estimator OLS karena xx tidak akan lagi menjadi elemen hingga. Masalah dengan D-F dan ditambah D-F 1. Istilah kesalahan mungkin memiliki istilah rata-rata bergerak di dalamnya. Misalkan A (L) y t C (L) e dan akar C (L) semua berada di luar lingkaran satuan sehingga C (L) dapat dibalik. Kemudian Sayangnya D (L) akan menjadi urutan tak terbatas, namun kita dapat menggunakan prosedur terdahulu untuk ditulis. Dengan kumpulan data yang terbatas, kita mungkin berada dalam masalah jika tidak karena fakta bahwa telah ditunjukkan secara empiris bahwa pendekatan yang baik akan memotong Lag terdistribusi pada istilah T3. 2. Berapa panjang lag yang sesuai untuk istilah yang berbeda yang termasuk pada RHS Masalah terlalu banyak kelambatan akan mengurangi efisiensi estimator. Ini adalah masalah yang jauh lebih tidak serius daripada menggunakan terlalu sedikit kelambatan. Seperti yang ditunjukkan sebelumnya, tidak termasuk variabel yang relevan akan mempengaruhi bias dan konsistensi estimator OLS. 3. Tes DF untuk melihat apakah setidaknya ada satu akar. Misalkan ada lebih Misalnya, kita bisa memperkirakan parameter model (1-L) 2 y t b 1 (1-L) y t-1 e t. Seseorang kemudian akan menggunakan statistik DF, yang sesuai untuk kasus ini, untuk menguji b 1 0. Jika b10 maka ada 2 unit akar, jika tidak nol maka seseorang harus melanjutkan dan menguji apakah ada satu kesatuan root . Prosedurnya digeneralisasikan dengan cara yang jelas. 4. Bagaimana kita mengetahui regresor deterministik mana yang termasuk dalam model Prosedur yang digunakan dalam contoh produksi FRB dan pada masalah 2 dan 3 menggunakan tes cascading hipotesis. Seperti yang ditunjukkan dalam Theil, Principles of Econometrics, Wiley, 1971, ini mengurangi tingkat signifikansi tes yang diakui di setiap tahap berikutnya. Sepanjang baris yang sama, Hakim dan rekan penulisnya berpendapat bahwa prosedur yang diuraikan dalam bagan alir menempatkan di ranah pretesting dan karenanya kesalahan kuadrat yang lebih tinggi terjadi pada sebagian besar ruang parameter. Meskipun demikian, dalam pekerjaan terapan, kita sering mengabaikan peringatan ini dan menggunakan proses dalam diagram alir. Contoh lain: Paritas Daya Beli Di bawah PPP, tingkat depresiasi mata uang kira-kira sama dengan selisih antara tingkat inflasi domestik dan asing. Model PPP menyiratkan di mana pt log tingkat harga AS pt log dari tingkat harga asing dan log harga dolar devisa deviasi deviasi dari PPP pada saat t Tiga seri data menerapkan transformasi log sehingga kita menggunakan tingkat inflasi . Dalam model PPP tertentu, ada kemungkinan guncangan nyata terhadap permintaan atau penawaran untuk menyebabkan penyimpangan permanen. Secara intuitif penyimpangan tidak boleh bertahan atau akan ada peluang besar untuk profit taking. Dan bagaimanapun pengambilan untung dan arbitrase akan mengembalikan PPP pada akhirnya. Prosedur populer dalam pemodelan empiris PPP adalah untuk membangun seri Jika PPP bertahan maka r t harus stasioner dengan mean nol. Selain itu tidak ada trend maupun stochastic drift. Mengeluh dan mengantisipasi materi di bagian lain, e t. P t dan p t dikatakan terkointegrasi ketika model PPP benar. Formulasi spesifik model ini menerapkan vektor kointegrasi tertentu pada tiga variabel. Ke data bulanan untuk era Bretton Woods pra - (1960.1 - 1971.4, T136) dan pasca- (1973.1 - 1986.11, T167) untuk mendapatkan hasil berikut, dengan kesalahan standar koefisien dalam tanda kurung: Perhatikan bahwa 2 0 untuk periode yang kedua. Alasan ini sendiri mempertanyakan validitas PPP. Dalam periode tidak dapat kita tolak null dari akar unit. T yang diamati kecil dengan standar apapun. Perubahan dalam rezim nilai tukar membuat nilai tukar lebih tidak stabil dan tidak dapat diprediksi (lihat SD dan SEE). Dalam contoh ini kita gagal menolak null dari root unit. Kita tidak bisa percaya pada model PPP. Tapi prosedur pengujian kami didasarkan pada varians konstan dari istilah kesalahan, yang tampaknya tidak demikian. Phillips dan Perron telah merancang statistik uji yang dikoreksi untuk kasus di mana kesalahannya adalah MA, mungkin heterogen, atau ada jeda struktural dalam data. Perubahan Struktur Bagaimana kita bisa membedakan antara seri yang memiliki keterputusan struktural di dalamnya, tapi jika tidak akan bersifat stasioner, dan rangkaian yang tidak stasioner, namun karena impuls tampaknya berkembang seperti seri pertama, pertimbangkan sebuah model dalam Yang ada pergeseran di intercept mana DL adalah satu untuk banyak periode berturut-turut dan nol sebaliknya. Contohnya adalah gambar berikut. Garis merah adalah seri aslinya. Garis biru adalah regresi sederhana y t tepat waktu (a-3.543, b.189). Dalam regresi y t pada y t-1 kita mendapatkan Rupanya jeda struktural menyebabkan koefisien pada y t-1 menjadi bias terhadap satu. Untuk semua penampilannya tidak stasioner, meski kita tahu itu stasioner sebelum dan sesudah jeda di t50. Bahkan tanpa melakukan tes untuk kasus ini, kami tidak akan mengharapkan Dickey-Fuller bersikap sangat kuat terhadap model ini dengan perpisahan struktural di dalamnya. Memang statistik uji yang teramati adalah t .507 Sekarang perhatikan model non-stasioner di mana telah terjadi pulsa sekali dan selesai dimana DP adalah satu dalam periode tertentu dan nol sebaliknya Contohnya adalah sebagai berikut: Garis merah adalah Seri asli Garis biru adalah regresi sederhana pada waktu (a-8.086, b.233). Ada jeda yang jelas di t50. Regresi y t pada nilai lagenya memberi kita Bahkan tanpa tes formal, ukuran koefisien menyebabkan kita mencurigai adanya akar unit, yang memang demikian. Tanpa uji statistik kita benar-benar tidak bisa membedakan kasus ini dari contoh sebelumnya. Phillips dan Perron telah mengembangkan sebuah tes untuk masalah ini. Perhatikan model kerja di mana D P adalah pulsa yang sama dengan satu dalam periode dan nol jika tidak, D L adalah satu untuk beberapa periode berturut-turut dan nol sebaliknya. Langkah 1. Perkirakan koefisien model penuh. Langkah 2. Bandingkan t-statistik dengan nilai kritis di Perron. Yang menarik adalah koefisien 1. Ketika Perron menggunakan metode ini untuk menganalisis data Plosser-Nelson, dia menemukan bahwa rangkaian waktu makro yang paling banyak adalah trend stasioner. Menguji hipotesis nol tentang stasioneritas terhadap alternatif akar unit Seberapa yakin kita bahwa deret waktu ekonomi memiliki akar unit Denis Kwiatkowski Universitas Michigan Pusat, Mt. Pleasant, MI 48859, AS Peter CB Phillips Yale University, New Haven, CT 06520, AS Peter Schmidt Yongcheol Shin Universitas Negeri Michigan, East Lansing, MI 48824, AS Tersedia online 1 Maret 2002. Kami mengajukan sebuah uji hipotesis nol bahwa sebuah Seri yang dapat diamati bersifat stasioner di sekitar tren deterministik. Serial ini dinyatakan sebagai jumlah dari tren deterministik, random walk, dan stasioner error, dan test adalah uji LM dari hipotesis bahwa random walk memiliki varians nol. Distribusi asimtotik statistik diturunkan berdasarkan nol dan di bawah alternatif bahwa rangkaian tersebut berbeda-stasioner. Ukuran dan kekuatan sampel yang cukup dipertimbangkan dalam percobaan Monte Carlo. Tes ini diterapkan pada data Nelson-Plosser, dan untuk banyak rangkaian ini hipotesis tentang kecenderungan tidak dapat ditolak. Penulis kedua dan ketiga dengan penuh rasa syukur mengakui dukungan dari National Science Foundation. Copyright 1992 Diterbitkan oleh Elsevier B.V. Mengutip artikel ()
Labview-moving-average-1d-array
Online-trading-company-in-mumbai