蒙特卡羅方法的df檢驗(yàn)研討-全文預(yù)覽
【正文】 Oxford University Press,.。分位點(diǎn)方程一方程二方程三從分位點(diǎn)的數(shù)據(jù)我們得出了和直方圖一致的結(jié)論，用方程一檢驗(yàn)發(fā)生明顯的右移，用方程三檢驗(yàn)雖然不是很明顯，但還是發(fā)生了左移。，圖一是方程一的檢驗(yàn)式的DF統(tǒng)計(jì)量的分布，明顯發(fā)生了右移，拒絕單位根過(guò)程的可能性偏大，犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率十分大。n=length(X)。sort(df3)。figure(3)。figure(1)。 df1(j)=a1/sta1。a3=b3(3)。 e2=e39。 b1=regress(Y,X1)。]。 e2=e39。 y(i)=1+*y(i1)+e(i1)。8：盡管增加多余參數(shù)會(huì)降低檢出平穩(wěn)序列的功效，當(dāng)被檢驗(yàn)過(guò)程的真實(shí)形式未知時(shí)，仍建議用（3）式（盡量多含確定性項(xiàng)）檢驗(yàn)單位根。（犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率十分大）7：當(dāng)在檢驗(yàn)式中不適當(dāng)?shù)囟嗉右恍┐_定項(xiàng)（如漂移項(xiàng)υ，趨勢(shì)項(xiàng)t 等），盡管真實(shí)的過(guò)程是平穩(wěn)的，DF 檢驗(yàn)仍將以更大的概率接受原假設(shè)（非平穩(wěn)），導(dǎo)致DF 檢驗(yàn)功效降低。因?yàn)橐话悴桓冶ＷC對(duì)DF ，所以在實(shí)際中使用DF 分布的臨界值更安全些。5：被檢驗(yàn)的真實(shí)過(guò)程和檢驗(yàn)式具有了相同的形式（非平穩(wěn)過(guò)程且含有確定性成分）。所以，當(dāng)不知被檢驗(yàn)過(guò)程的均值是否為零時(shí)，應(yīng)該用（2）式檢驗(yàn)單位根。2：不同檢驗(yàn)式的DF 統(tǒng)計(jì)量的分布是不同的，所以不同的檢驗(yàn)式需要查不同的臨界值表。為了進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，必須構(gòu)造檢驗(yàn)式，DF 檢驗(yàn)的檢驗(yàn)式為與之等價(jià)的檢驗(yàn)式為1：盡管DF計(jì)算公式與t統(tǒng)計(jì)量形狀相似，但在H0 : ρ=0 成立（即t y 非平穩(wěn)）條件下，DF 不服從t 分布，而服從DF 分布。（2）被檢驗(yàn)過(guò)程單位根過(guò)程的形式通常要比AR(1) 形式復(fù)雜，可能是高階自回歸過(guò)程或含有移動(dòng)平均成分（ADF 檢驗(yàn)）。通過(guò)蒙特卡羅模擬的方法已經(jīng)是現(xiàn)在比較常用的另外一條說(shuō)明問(wèn)題的途徑，這種方式可以繞開(kāi)一些數(shù)學(xué)推導(dǎo)上難以解決甚至無(wú)法解決的問(wèn)題，用直觀的方式讓人們來(lái)理解問(wèn)題。單位根檢驗(yàn)的臨界值是通過(guò)隨機(jī)模擬得到的，t 檢驗(yàn)的游戲規(guī)則已經(jīng)不適應(yīng)。關(guān)鍵字：蒙特卡羅模擬、DF檢驗(yàn)、單位根一
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