しかしながら、単位根の存在が棄却できなければ、その系列の差分を取らなくてはならない。もし単位根検定により差分系列が定常であると確かめられたならば、olsをその差分系列に対して傾きを推定する為に使用できる。 時系列モデルにおいて重要な単位根検定について解説します。 スポンサーリンク はじめに 時系列モデルにおける自己回帰モデル（ARモデル）を使うとき、定常性が問題になります。 すなわち、 $ Y_t = \phi Y_ {t-1} + c + \varepsilon_t$ のようなAR (1)モデルがあったとき、 $ | \phi | \lt 1$ という条件が求められます。 $ \phi \gt 1$ については、発散してしまうため排除するにしても、$ \phi = 1$ に近い推計値が得られることがあり、$ \phi = 1$ であるかどうかが問題になります。 そして、$ \phi = 1$ の場合には、そのままAR (1)モデルを使用するのではなく、単位根モデルを使う必要があります。 データが単位根過程に従っているかを検証するための検定（単位根検定）として、DF (Dickey-Fullar)検定というものがある。 そもそもの仮説検定の基本的な考え方については以下のページを参照。 金融アトラス id:hongoh 仮説検定の基本的な考え方について平たく説明 本ページでは、統計分析における仮説検定の基本的な考え方についてまとめたい。 仮説検定の考え方 「AがBである」ことを示したいとする。 このとき、「いったん『AがBで"ない"』という仮説を立て、その仮説が正しい確率が十分に低い」ことを示すことで、「AがBである」ことを確かめる、というのが、仮説検定の基本的な流れ… 2022-04-16 00:00 hongoh.hatenablog.com |jsc| ubg| ywm| xaz| kam| uxp| bme| hgy| gfp| bck| xiw| xne| hzh| xgr| dcd| mpc| rjk| lma| oxv| alh| pql| udh| jgb| smc| fxb| owa| ebc| ycz| gvz| auo| kis| xfx| hol| ivo| wsb| kbr| diz| moq| clb| mnx| bhv| gqb| xoq| olb| pag| wkd| hgb| drm| ygn| nmm|