蒙特卡羅方法的df檢驗(yàn)研討(更新版)
【正文】 的蒙特卡羅模擬結(jié)果見(jiàn)圖1—2。四．模擬結(jié)果及代碼 %主程序for j=1:1000 y(1)=0。 X1=y139。 b3=regress(Y,X3)。sta2=st(X2,e2)。figure(2)。*X)。但檢驗(yàn)結(jié)果卻很難拒絕原假設(shè)（非平穩(wěn)），犯第二類錯(cuò)誤概率十分大。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。n=length(X)。figure(3)。 df1(j)=a1/sta1。 e2=e39。]。 y(i)=1+*y(i1)+e(i1)。（犯第一類錯(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。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）。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。（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)）。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)。也可以說(shuō)是運(yùn)用蒙特卡羅模擬的方法對(duì)DF檢驗(yàn)采取如下檢驗(yàn)流程的必要性進(jìn)行了一次論證，讓人們認(rèn)識(shí)到這種檢驗(yàn)方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，方便人們具體問(wèn)題具體分析，正確的選擇檢驗(yàn)方法。因此，它雖屬計(jì)算方法但又與一般計(jì)算方法有很大區(qū)別。（5）對(duì)于季節(jié)隨機(jī)過(guò)程除了檢驗(yàn)單位根外，還要檢驗(yàn)季節(jié)單位根。但實(shí)際中，被檢驗(yàn)過(guò)程的均值一般是不知道的。. 中不含有趨勢(shì)項(xiàng)，而相應(yīng)DF 檢驗(yàn)式中含有趨勢(shì)項(xiàng)，這意味著應(yīng)該使用DF 分布的臨界值。（犯第二類錯(cuò)誤概率十分大）。 t=[1:100]。]。a2=b2(2)。end%x=[10:1:10]。sort(df2)。五．模擬結(jié)論真實(shí)過(guò)程為方程二，式子是，也就是說(shuō)y的隨機(jī)數(shù)由此方程得
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