Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. Носко В.П. - 234 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МФТИ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.987362 0.020874 238.9236 0.0000
Z 1.000689 0.007818 127.9955 0.0000
D(Z) 1.006216 0.013125 76.66298 0.0000
D(Z(-1)) 0.237875 0.012764 18.63643 0.0000
D(Z(-2)) 0.089302 0.012810 6.971105 0.0000
D(Z(-3)) -0.008934 0.012368 -0.722323 0.4726
D(Z(-4)) -0.002997 0.012391 -0.241901 0.8096
D(Z(-5)) -0.011646 0.012179 -0.956245 0.3423
D(Z(-6)) -0.010012 0.011925 -0.839615 0.4041
D(Z(-7)) -0.003586 0.011634 -0.308269 0.7588
D(Z(1)) 0.262537 0.013373 19.63226 0.0000
D(Z(2)) 0.116863 0.013365 8.744236 0.0000
D(Z(3)) -0.010921 0.013219 -0.826184 0.4116
D(Z(4)) 0.003903 0.013276 0.294017 0.7696
D(Z(5)) 0.021536 0.013232 1.627644 0.1082
D(Z(6)) -0.008452 0.012699 -0.665583 0.5079
D(Z(7)) 0.002945 0.012199 0.241376 0.8100
Ряд остатков не обнаруживает автокоррелированности: P-значения критерия Бройша –
Годфри равны 0.252 (при глубине запаздываний
K = 1) и 0.427 (K = 2). Поэтому мы можем
использовать для проверки гипотезы H
0
: β = 1 обычную t-статистику без коррекции
стандартной ошибки; ее значение равно
t = (1.000689–1)/ 0.007818 = 0.0081,
так что гипотеза H
0
: β = 1 не отвергается.
Пример (продолжение)
Изменим теперь DGP так, чтобы слева и справа в первом уравнении стояли I(1) ряды с
линейным трендом.
DGP:
y
t
= 5 + x
t
+ u
t
,
x
t
= 1 + x
t – 1
+ v
t
,
где
x
1
= 0, а u
t
, v
t
– те же, что и ранее.
Смоделированная реализация этого DGP имеет вид 
Variable          Coefficient Std. Error   t-Statistic   Prob.
C                 4.987362    0.020874     238.9236      0.0000
Z                 1.000689    0.007818     127.9955      0.0000
D(Z)              1.006216    0.013125     76.66298      0.0000
D(Z(-1))          0.237875    0.012764     18.63643      0.0000
D(Z(-2))          0.089302    0.012810     6.971105      0.0000
D(Z(-3))          -0.008934   0.012368     -0.722323     0.4726
D(Z(-4))          -0.002997   0.012391     -0.241901     0.8096
D(Z(-5))          -0.011646   0.012179     -0.956245     0.3423
D(Z(-6))          -0.010012   0.011925     -0.839615     0.4041
D(Z(-7))          -0.003586   0.011634     -0.308269     0.7588
D(Z(1))           0.262537    0.013373     19.63226      0.0000
D(Z(2))           0.116863    0.013365     8.744236      0.0000
D(Z(3))           -0.010921   0.013219     -0.826184     0.4116
D(Z(4))           0.003903    0.013276     0.294017      0.7696
D(Z(5))           0.021536    0.013232     1.627644      0.1082
D(Z(6))           -0.008452   0.012699     -0.665583     0.5079
D(Z(7))           0.002945    0.012199     0.241376      0.8100
Ряд остатков не обнаруживает автокоррелированности: P-значения критерия Бройша –
Годфри равны 0.252 (при глубине запаздываний K = 1) и 0.427 (K = 2). Поэтому мы можем
использовать для проверки гипотезы H0: β = 1 обычную t-статистику без коррекции
стандартной ошибки; ее значение равно
    t = (1.000689–1)/ 0.007818 = 0.0081,
так что гипотеза H0: β = 1 не отвергается.

   Пример (продолжение)
   Изменим теперь DGP так, чтобы слева и справа в первом уравнении стояли I(1) ряды с
линейным трендом.
    DGP: yt = 5 + xt + ut ,
           xt = 1 + xt – 1 + vt ,
где x1 = 0, а ut , vt – те же, что и ранее.
Смоделированная реализация этого DGP имеет вид

Страницы