Quy trình chính xác để chọn độ trễ khi thực hiện kiểm tra hợp nhất Johansen là gì?


13

Khi tạo mẫu thử nghiệm Johansen Cointegration cho chuỗi 2 lần (trường hợp đơn giản), bạn cần quyết định độ trễ bạn muốn sử dụng. Làm bài kiểm tra độ trễ khác nhau trả về kết quả khác nhau: đối với một số mức độ trễ, giả thuyết null có thể bị từ chối nhưng đối với những người khác thì không thể.

Câu hỏi của tôi là phương pháp phù hợp dựa trên dữ liệu đầu vào để quyết định độ trễ nào tôi cần sử dụng khi thực hiện kiểm tra Johansen?

ps Tôi đã gửi câu hỏi này đến quant.stackexchange nhưng một số người cho rằng nó phù hợp hơn với nhóm này.

Câu trả lời:


11

Bạn nói đúng. Điểm yếu của phương pháp Johansen là nó nhạy cảm với độ dài trễ. Vì vậy, độ dài độ trễ nên được xác định một cách có hệ thống. Sau đây là quá trình bình thường được sử dụng trong các tài liệu.

a. Chọn độ dài độ trễ tối đa "m" cho mô hình VAR. Thông thường, đối với dữ liệu hàng năm, dữ liệu này được đặt thành 1, đối với dữ liệu hàng quý, dữ liệu này được đặt thành 4 và đối với dữ liệu hàng tháng, dữ liệu này được đặt thành 12.

b. Chạy mô hình VAR ở cấp độ. Ví dụ: nếu dữ liệu là hàng tháng, hãy chạy mô hình VAR cho độ dài trễ 1,2, 3, .... 12.

c. Tìm AIC (tiêu chí thông tin Akaike) và SIC (tiêu chí thông tin Schwarz) [cũng có các tiêu chí khác như HQ (tiêu chí thông tin Hannan-Quin), FPE (tiêu chí lỗi dự đoán cuối cùng) nhưng AIC và SIC chủ yếu được sử dụng) cho VAR mô hình cho mỗi độ dài độ trễ. Chọn độ dài độ trễ tối thiểu hóa AIC và SIC cho mô hình VAR. Lưu ý rằng SIC và AIC có thể cho kết quả mâu thuẫn.

d. Cuối cùng, bạn PHẢI xác nhận rằng đối với độ dài độ trễ bạn đã chọn trong bước c, phần dư của mô hình VAR không tương quan [sử dụng Thử nghiệm Portmanteau cho tự động tương quan]. Bạn có thể phải sửa đổi độ dài độ trễ, nếu có tự động tương quan. Thông thường, người mới bắt đầu trong kinh tế lượng chuỗi thời gian có xu hướng bỏ qua bước d.

e. Đối với sự kết hợp, độ dài độ trễ là độ dài độ trễ được chọn từ bước d trừ đi một (vì chúng ta đang chạy mô hình ở sự khác biệt đầu tiên, không giống như ở cấp độ khi chúng ta sử dụng VAR để quyết định độ dài độ trễ).


Bạn có một ví dụ về một bài báo được xuất bản đặt độ trễ tối đa cho dữ liệu hàng quý thành 4 không?
Jase

@Jase: Ngay bây giờ, không! Tôi muốn đề nghị bạn đọc p.313 Chuỗi thời gian Kinh tế lượng ứng dụng (Paul Enders, Ấn bản đầu tiên). Enders đề nghị bắt đầu với 12 độ trễ cho hàng quý (không giống như 4, trong câu trả lời ở trên). Lập luận của ông dựa trên lý thuyết và dữ liệu sẵn có. Ví dụ: nếu có lý do biện minh rằng biến số có thể có ảnh hưởng đến hai năm (và với điều kiện là có dữ liệu trong khoảng 30 năm), người ta có thể bắt đầu với độ trễ tối đa là tám). Khi không có lý thuyết rõ ràng, người ta có thể sử dụng độ dài độ trễ tối đa là 4 cho dữ liệu hàng quý.
Số liệu

Tôi(0)

Câu trả lời cho câu hỏi này liên quan chặt chẽ đến câu hỏi trước đó của bạn mà tôi đã trả lời.
Số liệu

các thông tin trên là khá hữu ích. Tuy nhiên, làm thế nào để chúng tôi xác định độ dài độ trễ thích hợp cho dữ liệu tài chính hàng ngày như thị trường chứng khoán, giá cả hàng hóa?

2

AIC hoặc SBC có thể được sử dụng để giúp bạn quyết định độ trễ nào. Các URCA gói vào R khuyên bạn chọn lag có tối thiểu AIC hoặc SBC.


Cần phải nói thêm rằng các tiêu chí thông tin cần được tính toán trên mô hình VAR theo các cấp độ.
mpiktas
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.