اختبار لجذر وحدة متوسط متحرك

ويناقش اختبار اختبار متوسط ​​الجذر للوحدة المتحركة لجذر الوحدة في نموذج المتوسط ​​المتحرك. أولا، ل ما ثابتة (1) نموذج، نقترح اختبار نوع النتيجة الذي هو أفضل أفضل ثابت وغير متحيز محليا. تتم مقارنة أداء الاختبار لعينات محدودة مع اختبار أقوى. كما يتم النظر في السلوك المتناظر للاختبار من خلال حساب القدرة المقيدة تحت سلسلة من البدائل المحلية. نحن ثم تمديد النموذج إلى أمر لا حصر له ما واقترح اختبار لهذه الحالة الموسعة. إذا واجهتك مشاكل في تنزيل ملف، تحقق مما إذا كان لديك التطبيق المناسب لمشاهدته أولا. في حالة وجود المزيد من المشاكل قراءة صفحة المساعدة إيدياس. لاحظ أن هذه الملفات ليست على موقع إيدياس. يرجى التحلي بالصبر لأن الملفات قد تكون كبيرة. مقالة مقدمة من مطبعة جامعة كامبريدج في مجلة مجلة إكونوميتريك ثوري. المجلد (السنة): 6 (1990) العدد (الشهر): 04 (ديسمبر) الصفحات: 433-444 اختبار جذور الوحدة تحليل السلاسل الزمنية هو تحديد وتقدير وفحص تشخيصي للسلاسل الزمنية الثابتة. من خلال المراجعة نقدم التعاريف التالية: تعريف: يقال أن التسلسل يكون التباين ثابتة إذا كان لكل t و t-s وهذا يعني أن المتوسط ​​والتباين والتباين هي ثابتة لمصدر الوقت. تعريف: افترض أن لدينا تسلسل t (t0،1،2،133) مع متوسط ​​m والتباين s 2. ثم يتم إعطاء وظيفة الارتباط الذاتي أو كوريلوغرام من قبل لنفترض أن لدينا سلسلة تي التي نعرف أنها قد تم إنشاؤها بواسطة أر (1 ) عملية، ويقول، أين وآخرون هو الضوضاء البيضاء. يمكننا تقدير المعلمات في (1) من قبل عملية شريان الحياة للسودان: لدينا مقدر كفاءة وسلسلة ثابتة منذ ذلك الحين. يمكن أن نستخدم إحصائية t لاختبار الفرضية هذا اختبار شرعي لأن نول هو فرضية قابلة للفصل، على الرغم من أن السلطة ضد البديل المحلي لا يكاد يذكر. ولكن لنفترض أن البيانات التي تم إنشاؤها حقا من قبل الاستبدال العودية وهذا يمكن إعادة كتابة كما هو غير ثابت منذ ر يحصل كبيرة. الآن نحن نريد أن اختبار هناك مشكلة، ومع ذلك، لأن مركز كتلة من المقدر المعتاد سوف تكون محصورة بعيدا عن 1. ونحن سوف تميل إلى الخطأ على جانب رفض الكثير من H 0. مسألة وجود جذر وحدة هو إشكالية خاصة في نماذج الانحدار من النوع ونحن نفترض عادة أن t و t على حد سواء ثابتة وأن ر ر هو الضوضاء البيضاء. إذا كان المتغيران غير مؤقتين، فسنحصل على الأرجح على نتائج زائفة: ارتفاع R 2 ومعاملات ذات دلالة إحصائية على الرغم من أنه قد لا تكون هناك علاقة حقيقية بين y و z. هناك أربع حالات للنظر في كل من t و t ثابتة ونموذج الانحدار الكلاسيكي هو o. k. يتم دمج تسلسل t و t من أوامر مختلفة. نماذج الانحدار التي تحتوي على هذه السلسلة غير المستقرة لا معنى لها. و t و t غير المستقرة على حد سواء دمج النظام 1، ويقول، و مصطلح الخطأ لديه الانجراف العشوائي. الآن جميع الأخطاء دائمة. هذا هو e تي تي. ولكن يمكننا تطبيق عملية شريان الحياة للسودان مع تأثير جيد ل t و t تتكامل من نفس الترتيب وتسلسل المتبقية هو ثابت. ثم t و t يقال أن يكون كوينيغراتد. على سبيل المثال: كل من t و t هي عمليات جذر الوحدة ولكن y t-z t e يت - e زت هو ثابت. سنترك القضية 4 حتى الفصل حول التكامل المشترك. في الوقت الراهن سوف نهتم أنفسنا مع تحديد ما إذا كانت سلسلة t لديها جذر وحدة. اختبارات ديكي-فولر النظر في عملية توليد البيانات والمسألة المرتبطة بها، هو 1 1 طرح y ر -1 من كلا الجانبين للحصول على ز 0 يعني أن 1 1 يعني جذر وحدة في ر. يمكننا أن نسمح للانجراف من خلال تضمين اعتراض تعريف: مصطلح الانحراف العشوائي يأتي من ما يلي: لنفترض أن العملية هي يمكننا إعادة كتابة هذا كما في الفترة التالية، أي t1، اعتراض هو أوا 1 t1 أكبر، والتي نضيفها وهو مصطلح عشوائي. لقد رأينا هذه الفكرة من اعتراض عشوائي في أماكن أخرى. وبالتحديد في نموذج الآثار العشوائية. يمكننا أن نسمح لاتجاه خطي مع الانجراف في أي حال، لدينا اختبار الفرضية هو إحصائية اختبار نستخدمها لاختبار الفرضية التي شيدت كإحصاء تي. وهذا هو القيم الحرجة تأتي من مجموعة من الجداول التي أعدتها ديكي وفولر. تم إنشاء الجداول التجريبية. نحن معتادون على إجراء اختبارات مع القيم الحرجة التي حددناها تحليليا من خلال دمج وظيفة توزيع معروفة. ويعتمد الجدول الخاص الذي سيستخدم على ما إذا كان النموذج ينطوي على اعتراض أو اتجاه فيه. ومع ذلك، لا يتم تغيير القيم الحرجة من خلال تضمين المصطلحات على الجانب الأيمن. لإرشادك في إجراء الاختبار، والنظر في الرسم البياني تدفق التالية من والتر إندرس، تطبيق الاقتصادي القياسي سلسلة الوقت، وايلي، 1995. واحد يبدأ في أعلى الزاوية اليسرى مع النموذج الأكثر عمومية، والذي يتضمن الانجراف العشوائي واتجاه حتمي. إما أن الاتجاه أو الانجراف يمكن أن تنتج ظهور جذر وحدة في حد ذاتها، لذلك يجب أن تدرج في البداية. تذكر أن المتغير ذي الصلة المستبعدة يقدم التحيز، ولكن المتغير غير المتضمنة المتضمن له تكلفة فقط من حيث الكفاءة. إذا لم يتم رفض نول الجذر، ثم المضي قدما عن طريق اختبار لأهمية مصطلح الاتجاه في وجود جذر وحدة. إذا كان مصطلح الاتجاه ليس كبيرا، ثم اختبار لأهمية مصطلح الانجراف. إذا على طول الطريق نجد أن إما الاتجاه أو الانجراف ليست صفر ثم ننتقل فورا إلى اختبار لأهمية g. وقد كانت النماذج التالية مناسبة لمؤشر إنتاج بنك الاحتياطي الفدرالي للفترة 1950: 1 - 1977: 4، أي ما مجموعه 112 الملاحظات. في جميع النماذج الثلاثة الأرقام بين قوسين هي أخطاء قياسية. الوضع الأكثر عمومية، الذي يقابل بداية مخطط التدفق هو عند مستوى الاختبار 5 (2.5 في كل ذيل) القيمة الحرجة للمعامل على t-1 لنموذج مع الانجراف والاتجاه هو -3.73، مقارنة مع وهو إحصائية اختبار لوحظ من 3.6، لذلك نحن لا نرفض نول. في الوقت الراهن نعتقد أن هناك جذر وحدة. بعد ذلك نلائم نموذجا يفرض التقييد الذي g 0، واختبار لمعرفة ما إذا كان معامل الاتجاه صفرا. ويلاحظ أنه على أساس اختبار t التقليدي، فإن معامل الاتجاه ذو أهمية كبيرة. نموذج مع الانجراف ولكن لا اتجاه والذي يفترض أن هناك جذر وحدة هو الآن اختبار الفرضية هو س. وحدة الجذر، أي اتجاه H 1. واحد أو كليهما غير صحيح يتم إنشاء إحصائية الاختبار المناسبة كما لو كان اختبار F، ولكن يتم قراءة القيمة الحرجة من مجموعة مختلفة من الجداول. القيمة الحرجة عند المستوى 5 هي 6.49، لذلك نحن لا نرفض البطلان. واستنتاجنا لهذه النقطة هو أن هناك جذر للوحدة وأنه ينبغي استبعاد هذا الاتجاه. نموذج مع عدم الانجراف ولا الاتجاه، ولكن الذي يفترض جذر وحدة هو اختبار الفرضية هو س. وحدة الجذر، أي اتجاه، لا الانجراف H 1. واحد أو أكثر ينتمي القيمة الحرجة في مستوى 1 من الاختبار هو 6.50. وبما أن إحصائية الاختبار الملحوظة لدينا أصغر من القيمة الحرجة، فإننا نفشل في رفض القيمة الفارغة. استنتاجنا هو أن هناك جذر وحدة، ليس هناك اتجاه ولا الانجراف. تمديد ديكي-فولر نفترض أن عملية توليد البيانات هو هذا هو أكثر قليلا عموما من العملية التي بدأنا معها. كما أنها ستعترف بتعدد الجذور. نحن بحاجة إلى زيادة ديكي فولر من أجل اختبار لهذا الاحتمال. دعونا ننظر في عملية أر (3) سنقوم بإضافة وطرح 3 ذ تي 2 للحصول على الآن طرح وطرح (2 أ 3) ذ ر 1 للحصول على وأخيرا طرح y ر 1 من كلا الجانبين الآن نحن يمكن اختبار لوجود جذر وحدة. ونحن نعلم أنه إذا كانت المعاملات في الفرق معادلة مجموع واحد ثم الجذر واحد على الأقل هو الوحدة. وفي هذا السياق، يمثل هذا الاختبار g 0، كما هو الحال في الحالة الأبسط. القيم الحرجة لهذا النموذج المعزز لا تزال هي نفسها كما كانت من قبل. بين قوسين، إضافة اتجاه الوقت يسبب الصداع عندما يحين الوقت لاستخلاص خصائص عينة كبيرة من مقدر شريان الحياة للسودان لأن شكس لن يكون عنصر محدود من الحكمة. مشاكل مع D-F وزيادة D-F 1. قد يكون مصطلح الخطأ مصطلح متوسط ​​متحرك فيه. افترض أن A (L) y t C (L) e t وجذور C (L) كلها تقع خارج دائرة الوحدة بحيث C (L) قابل للانعكاس. ثم لسوء الحظ D (L) سيكون من أجل لانهائي، ولكن يمكننا استخدام إجراءاتنا السابقة للكتابة مع مجموعات البيانات المحدودة لدينا قد تكون في ورطة إن لم يكن لحقيقة أنه قد ثبت تجريبيا أن تقريب جيد سوف تقطع موزعة على المدى T3. 2. ما هو طول تأخر المناسب لشروط مختلفة المدرجة على رس مشكلة الكثير من التأخر يقلل من كفاءة المقدر. وهذه مشكلة أقل خطورة بكثير من استخدام عدد قليل جدا من التأخيرات. وكما سبقت الإشارة إليه، فإن استبعاد المتغيرات ذات الصلة سيؤثر على تحيز وتقدير مقدر عملية شريان الحياة للسودان. 3. اختبارات دف لمعرفة ما إذا كان هناك جذر واحد على الأقل. لنفترض أن هناك أكثر على سبيل المثال، يمكن للمرء أن يقدر المعلمات من النموذج (1-L) 2 ذ ر ب 1 (1-L) ذ ر ه 1 ر. وعندئذ، يستعمل المرء إحصاءات دف، حسب الاقتضاء، للاختبار b 1 0. وإذا كانت هناك b10 فإن هناك جذور من وحدتين، إذا لم تكن صفرا، فيجب على المرء أن يستمر ويختبر لمعرفة ما إذا كان هناك جذر وحدة واحدة . ويتم تعميم هذا الإجراء بطريقة واضحة. .4 کیف یمکننا معرفة أي من الانحدارات الحتمیة تنتمي إلی النموذج. تستخدم الإجراءات المستخدمة في مثال الإنتاج فرب وفي المشکلتین 2 و 3 الاختبارات المتتالیة للفرضیة. كما هو مبين في ثيل، مبادئ الاقتصاد القياسي، وايلي، 1971، وهذا يقلل من مستوى أهمية مزعومة من الاختبار في كل خطوة ناجحة. وعلى نفس المنوال، فإن القاضي وكثيره من المحلفين سوف يجادلون بأن الإجراء المبين في الرسم البياني يرسم في مجال الاختبار المسبق، وبالتالي أعلى خسارة خطأ مربعة على جزء كبير من مساحة المعلمة. ومع ذلك، في العمل التطبيقي ونحن غالبا ما تتجاهل هذه التحذيرات واستخدام هذه العملية في الرسم البياني. مثال آخر: تعادل القوة الشرائية في إطار تعادل القوة الشرائية، يساوي معدل انخفاض قيمة العملة تقريبا الفرق بين معدالت التضخم المحلية واألجنبية. ويعني نموذج الشراكة بين القطاعين العام والخاص حيث سجل بت من مستوى سعر الولايات المتحدة بت سجل مستوى الأسعار الأجنبية وسجل سعر الدولار للانحراف النقد الأجنبي دت من بب في الوقت t سلسلة البيانات الثلاثة تطبيق التحول سجل بحيث نستخدم معدلات التضخم . في بعض نماذج تعادل القوة الشرائية يمكن للصدمات الحقيقية إما الطلب أو العرض أن يسبب انحرافات دائمة. وبشكل حدسي ينبغي ألا تستمر الانحرافات أو أن تكون هناك فرص كبيرة لجني الأرباح. وعلى أية حال، فإن عمليات جني الأرباح والمراجحة هذه ستعيد الشراكة بين القطاعين العام والخاص في نهاية المطاف. وهناك إجراء شعبي في النمذجة التجريبية للشراكة بين القطاعين العام والخاص هو بناء السلسلة إذا كان بب يجب أن يكون عندئذ يجب أن يكون r t ثابتا بمتوسط ​​صفر. وعلاوة على ذلك لا يمكن أن يكون هناك اتجاه ولا الانجراف العشوائي. لاستخراج المواد وتوقعها في قسم آخر، e t. p t و p t يقارنان عندما يكون نموذج تعادل القوة الشرائية صحيحا. وتفرض هذه الصيغة المحددة للنموذج متجها مشتركا محددا على المتغيرات الثلاثة. (1960.1 - 1971.4، T136) وما بعد (1973.1 - 1986.11، T167) بريتون وودز إراس للحصول على النتائج التالية، مع معامل الأخطاء القياسية بين قوسين: لاحظ أن 2 0 لهذه الفترة الأخيرة. هذا السبب وحده يشكك في صحة الشراكة بين القطاعين العام والخاص. في أي من الفترة يمكن أن نرفض لاغية من جذر وحدة. و t لوحظ صغير من أي معيار. وقد أدى التغير في نظام سعر الصرف إلى جعل أسعار الصرف أكثر تقلبا وعدم القدرة على التنبؤ بها (انظر تقرير التنمية المستدامة و سي). في هذا المثال فشلنا في رفض فارغة من جذر الوحدة. لا يمكننا أن نصدق في نموذج الشراكة بين القطاعين العام والخاص. ولكن إجراء الاختبار لدينا يعتمد على التباين المستمر لمصطلح الخطأ، والذي لا يبدو أنه هو الحال. وقد وضعت فيليبس وبيرون إحصاءات الاختبار تصحيح الحالات التي يكون فيها الخطأ هو ما، وربما غير متجانسة، أو هناك كسر هيكلي في البيانات. التغيير الهيكلي كيف يمكننا أن نقول الفرق بين السلسلة التي لديها كسر هيكلي في ذلك، ولكن سيكون خلاف ذلك ثابتة، وسلسلة التي ليست ثابتة، ولكن الذي بسبب دفعة يبدو أن تتطور مثل السلسلة الأولى النظر في نموذج في والتي هناك تحول في اعتراض حيث دل هو واحد لعدة فترات متتالية و صفر خلاف ذلك. ومن الأمثلة على ذلك الشكل التالي. الخط الأحمر هو السلسلة الأصلية. الخط الأزرق هو الانحدار البسيط ل t في الوقت المحدد (a-3.543، b.189). في انحدار y t على y t-1 نحصل على ما يبدو أن الانهيار الهيكلي يؤدي إلى انحراف معامل y t-1 نحو واحد. بالنسبة لجميع المظاهر y t ليست ثابتة، على الرغم من أننا نعرف أنها ثابتة قبل وبعد الفاصل في t50. حتى من دون إجراء اختبار لهذه الحالة، فإننا لا نتوقع أن تكون ديكي فولر قوية جدا ضد هذه النماذج مع كسر هيكلي فيها. والواقع أن إحصائية الاختبار الملحوظة هي t .507 والآن، يعتبر النموذج غير الثابت الذي يوجد فيه نبضة ذات مرة ونهاية حيث تكون دب واحدة في فترة معينة و صفر خلاف ذلك. مثال على ذلك هو الشكل التالي: الخط الأحمر هو سلسلة الأصلي. الخط الأزرق هو الانحدار البسيط ل t في الوقت المحدد (a-8.086، b.233). هناك كسر واضح في T50. إن انحدار t على قيمته المتخلفة يعطينا حتى من دون اختبار رسمي، فإن حجم المعامل يقودنا إلى الشك في جذر الوحدة، وهذا هو الحال في الواقع. وبدون اختبار إحصائي، لا يمكننا حقا تمييز هذه الحالة عن الحالة السابقة. وقد طور فيليبس وبيرون اختبارا لهذه المشكلة. والنظر في نموذج العمل الذي يكون فيه D P نبضة مساويا لنبضة واحدة في فترة و صفر خلاف ذلك، D L واحد لبعض الفترات المتتالية و صفر خلاف ذلك. الخطوة 1. تقدير معاملات النموذج الكامل. الخطوة 2. قارن t - الإحصاءات إلى القيم الحرجة في بيرون. من الأهمية الخاصة سيكون معامل 1. عندما استخدم بيرون هذه الطريقة لتحليل بيانات بلوسر-نيلسون وجد أن معظم السلاسل الزمنية الكلية هي ستاتيوناري ستاتيوناري. اختبار متوسط ​​جذر وحدة متحرك من القيم الحرجة المتقلبة التي تم الحصول عليها في القسم 3، نستمد قوة الاختبار عند 5 من خلال التكامل العددي. تم الإبلاغ عن النتائج في الجدول 3، بما في ذلك كمرجع قيم القوة التي حصل عليها تاناكا (1990b تاناكا (1996)، في حين تم اختبار الاستقطاب حول مستوى واتجاه عرض الملخص إخفاء الملخص الملخص: تحلل هذه الورقة التطبيع المحلي الأفضل الأفضلية إحصائية لاختبار الفرضية الصفرية للارتباطية حول مستوى، وتبين تباعدها عند تطبيقها على سلسلة مع تحول في متوسطها. وهذه الحقيقة تشير إلى تمديد للاختبار مما يسمح بدراسة الاستقرارية حول مستوى مع تغيير خارجي. وظيفة مميزة من الإحصائية يتم الحصول عليها من خلال نهج فريدهولم، كما يتم فحص السلوك المتناظر للاختبار المقترح من خلال حساب القدرة المقيدة تحت سلسلة من البدائل المحلية النص الكامل المادة سبتمبر 2014 مارا خوسيه بريسنو كاسكيرو آنا جيس لبيز-مينديز نهج مقاربة ل هذه المشكلة هي القيام باختبار مسبق لجذر وحدة ممكنة قبل اختلاف البيانات (ديكي وفولر، 1979)، كما نرى العلاج في تاناكا (1990 تاناكا (. 1996). يتم استكشاف قوة إحصائية ديكيفولر في العديد من المقالات، بما في ذلك لوبيز (1997)، والقوة يمكن أن تكون صغيرة نوعا ما لأن الإحصائيات ليست متناسقة تحت البديل. عرض الملخص إخفاء الملخص الملخص: نعتبر مشكلة تقدير التباين في المبالغ الجزئية لسلسلة زمنية ثابتة تحتوي على ذاكرة طويلة أو ذاكرة قصيرة أو ذاكرة سالبة أو هي الفرق الأول لهذه العملية. ويعتمد معدل نمو هذا التباين بشكل حاسم على نوع الذاكرة، ونقدم نتائج عن سلوك مبالغ مدببة من نماذج التشحيم الذاتي في هذا السياق عندما يتلاشى عرض النطاق الترددي بشكل متناظر. كما نقدم نتائج متناظرة للحالة أن عرض النطاق الترددي هو نسبة ثابتة من حجم العينة، وتوسيع نطاق النتائج المعروفة لحالة التناقص التدريجي مسطحة أعلى. ونحن نعتمد منظور عرض النطاق الترددي للنسبة الثابتة في قسمنا التجريبي، حيث نقدم طريقتين لتقدير القيم الحرجة الحدية لكل من طريقة التوزيع الفرعي ونهج المكونات. دراسات المحاكاة مقارنة حجم وقوة كل من النهج كما هو مطبق على اختبار الفرضية للمتوسط. كلا الأسلوبين أداء جيدا على الرغم من أن طريقة أخذ العينات يبدو أن أحجام أفضل وتوفر إطارا قابلا للتطبيق لإجراء الاستدلال للمتوسط. وباختصار، نحن توريد نظرية متناظرة موحدة تغطي جميع أنواع مختلفة من الذاكرة تحت مظلة واحدة. النص الكامل المادة تشرين الثاني / نوفمبر 2013 كتب تاكر مسيلروي ديمتريس N. بوليتيس كتي ورقة مشتركة حول هذه المشكلة مع ستيف ساتشل (تاناكا و ساتشل، 1989). كما نمت فكرة اختبار جذر وحدة ما (تاناكا، 1990) من هذا البحث. بعد عودتي إلى اليابان، ما زلت أواصل عملي على نماذج السلاسل الزمنية غير المستقرة وغير القابلة للتحويل. نص كامل المادة أبريل 2013 في تشوي إيجي كوروزومي