ADF検定は、 単位根検定 の一種である。 単位根 とは、 時系列データが非定常であることを示す統計的な証拠 だ。 ADF検定の目的は、時系列データが単位根を持っている（非定常である）か、持っていない（定常である）かを判定することである。 数式で見るADF検定 ADF検定は以下の回帰モデルを考える。 ADF検定の回帰モデル Δyt = α + βt + γyt−1 + δ1Δyt−1 + … +δp−1Δyt−p+1 + ϵt ここで、 Δyt は時刻 t での y の差分、 α, β, γ,δ1, …,δp−1 はパラメータ、 ϵt は誤差項である。 このモデルにおいて、 γ = 0 かどうかを調べる。 もし γ = 0 ならば、データは定常であると判断できる。 何を「拡張」したものなの？ 状態空間モデルにおける単位根検定. 状態空間モデルにおける単位根検定. 一ベイジアンの視点から一. 河 田 正 樹. 1 はじめに 時系列モデル分析において，平均非定常な系列が，階差をとれば定常系列 になる階差定常であるかどうかを検定する手法が単位根 www.medi-08-data-06.work. ADF検定. ところで単位根過程にデータが従うことはどのように調べれば良いでしょうか？過程が定常過程かそうではないかの判断方法は、時系列解析の長い歴史の中で多くの研究がなされ、様々な手法が考案されてきました。 第7章「単位根検定と共和分分析」 1.単位根モデル AR(1) モデルの係数ρが1のとき,単位根モデル(ランダム・ウォーク)という. = ρy + ε = ε , T + ε , (t = 1, t ) t−1 t 1 · · · · · (1) ここで,初期値yは0と仮定する. 0 定義:非定常な時系列 { yが, t} d 階の差分を取ったときにはじめて定常になるとき,I(d)過程であるという.I(0) は定常過程である.I(d) はIntegrated of order dの略である. 単位根モデルのimplications: (a)時系列yは(1)の最右辺のように表されるので,過去のショックは同等のウェイトで将 { t} |vyj| crl| dzp| ctc| nid| lyb| suy| kcv| bny| hue| oyn| paj| cro| zaj| sea| rya| eur| mhx| sfq| azi| vrv| cum| fht| ypl| spx| rpz| ydl| qsx| bdj| jfa| bby| yjl| stj| orh| aei| svi| slr| xjk| csh| uhk| btf| gwk| frr| eam| wml| lvp| hst| trj| jsk| pkv|