【发布时间】:2013-06-18 19:55:33
【问题描述】:
在时间序列分析中,我使用 R 包 urca (Bernard Pfaff) 中的 ur.df 测试测试了 30 个时间序列和 62 个单位根的观测值,滞后长度由 AIC 标准决定。无一例外,都选择了滞后长度 1。这似乎极不可信。使用 R 包 CADFtest 中的 CADF 测试进行测试(如果选择 x~1,则执行普通 ADF 测试),以及滞后长度选择的 AIC 标准,滞后数在 0 到 7 之间变化。有没有人可以解释urca 的滞后长度趋于一致和短?
此外,如果 ur.df 和 CADFtest 中的滞后长度相同,则测试统计量不同。例如,对于荷兰 1950-2010 年的时间序列 lcon(人均消费的自然对数),测试统计量(常数和趋势)在 ur.df 和 CADFtest 中分别为 -1.5378 (1) 和 -2.4331 (1)。 R 包 tseries 中的 Adf.test 计算等于 ur.df (-1.5378, 1 lag) 的测试统计量。因此拒绝单位根取决于包,这不是最佳情况。
【问题讨论】:
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