Mam zestaw danych szeregów czasowych. Każda seria obejmuje ten sam okres, chociaż rzeczywiste daty w każdej serii czasowej mogą nie być dokładnie w jednej linii. To znaczy, jeśli szeregi czasowe miałyby zostać odczytane w matrycy 2D, wyglądałoby to tak: date T1 T2 T3 .... TN 1/1/01 100 59 42...
Jestem zdezorientowany co do modelu wektorowej korekcji błędów ( VECM ). Kontekst techniczny: VECM oferuje możliwość zastosowania wektorowego modelu autoregresyjnego ( VAR ) do zintegrowanych wielowymiarowych szeregów czasowych. W podręcznikach wymieniają pewne problemy ze stosowaniem VAR do...
Nie jest dla mnie jasne, jak obliczyć kointegrację z nieregularnymi szeregami czasowymi (najlepiej przy użyciu testu Johansena z VECM). Moją początkową myślą byłoby uregulowanie szeregu i interpolacja brakujących wartości, chociaż może to wpływać na oszacowanie. Czy jest jakaś literatura na ten...
Podczas wstępnego testowania testu kointegracji Johansena dla 2 serii czasowych (prosty przypadek) musisz zdecydować o opóźnieniu, którego chcesz użyć. Wykonanie testu dla różnych opóźnień zwraca różne wyniki: dla niektórych poziomów opóźnień hipotezę zerową można odrzucić, a dla innych nie. Moje...
Próbuję przetestować kointegrację między dwoma szeregami czasowymi. Obie serie mają tygodniowe dane obejmujące ~ 3 lata. Próbuję wykonać metodę dwuetapową Engle-Granger. Moja kolejność operacji jest następująca. Testuj każdą serię czasową pod kątem pierwiastka za pomocą Augmented...
„Spodnia regresja” (w kontekście szeregów czasowych) i powiązane terminy, takie jak testy root root, są czymś, o czym dużo słyszałem, ale nigdy nie rozumiałem. Dlaczego / kiedy intuicyjnie to się dzieje? (Wydaje mi się, że dzieje się to wtedy, gdy twoje dwa szeregi czasowe są zintegrowane, tj....
Próbuję zrozumieć lepszą metodę Johansena, dlatego opracowałem przykład 3.1 podany w książce Likelihood-Based-Inference-Cointegrated-Autoregressive-Econometrics, w której mamy trzy procesy: X1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX1t=∑i=1tϵ1i+ϵ2tX_{1t} = \sum_{i=1}^t \epsilon_{1i} +