Jakie metody można zastosować do ustalenia kolejności integracji szeregów czasowych?

Ekonometrycy często mówią o integracji szeregów czasowych z porządkiem k, I (k) . k oznacza minimalną liczbę różnic wymaganych do uzyskania stacjonarnego szeregu czasowego.

Jakich metod lub testów statystycznych można użyć do ustalenia, przy danym poziomie ufności, kolejności całkowania szeregów czasowych?

Istnieje wiele testów statystycznych (znanych jako „jednostkowe testy root”) w celu rozwiązania tego problemu. Najbardziej popularny jest prawdopodobnie test „Augmented Dickey-Fuller” (ADF), chociaż test Phillipsa-Perrona (PP) i test KPSS są również szeroko stosowane.

Zarówno testy ADF, jak i PP opierają się na hipotezie zerowej pierwiastka jednostkowego (tj. Serii I (1)). Test KPSS opiera się na hipotezie zerowej stacjonarności (tj. Serii I (0)). W rezultacie test KPSS może dać zupełnie inne wyniki niż testy ADF lub PP.

Ponadto, aby uzyskać trochę skomplikowanej dyskusji (w tym bashowanie ADF / PP / KPSS :), możesz rzucić okiem na książkę Maddali i Kim:

http://www.amazon.com/Cointegration-Structural-Change-Themes-Econometrics/dp/0521587824

Dość obszerny i czasem nie bardzo łatwy do odczytania, ale przydatny odnośnik.