蒙特卡羅方法的df檢驗(yàn)研討(編輯修改稿)
2024-08-10 01:54 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 的。換句話說，如果被檢驗(yàn)的過程存在確定趨勢，就應(yīng)該考慮到確定趨勢，用（3）式檢驗(yàn)單位根。因?yàn)橛茫?）式檢驗(yàn)單位根就沒有辦法包括退勢平穩(wěn)過程，所以有必要在檢驗(yàn)式中加入確定性時(shí)間趨勢項(xiàng)αt，即用（3）式檢驗(yàn)單位根。5：被檢驗(yàn)的真實(shí)過程和檢驗(yàn)式具有了相同的形式（非平穩(wěn)過程且含有確定性成分）。此時(shí)稱檢驗(yàn)為準(zhǔn)確檢驗(yàn)（exact test），而利用DF 統(tǒng)計(jì)量臨界值的檢驗(yàn)稱作近似檢驗(yàn)（similar test）。（或趨勢項(xiàng)），而相應(yīng)DF 檢驗(yàn)式中也含有漂移項(xiàng)（或趨勢項(xiàng)）時(shí)，DF 統(tǒng)計(jì)量才漸近服從t 分布。. 中不含有趨勢項(xiàng)，而相應(yīng)DF 檢驗(yàn)式中含有趨勢項(xiàng)，這意味著應(yīng)該使用DF 分布的臨界值。因?yàn)橐话悴桓冶ＷC對DF ，所以在實(shí)際中使用DF 分布的臨界值更安全些。6：在DF 檢驗(yàn)中，不正確地使用了缺少υ和αt 項(xiàng)的檢驗(yàn)式將導(dǎo)致以過大的概率拒絕零假設(shè)。假設(shè)數(shù)據(jù)由β=1 的（2）式生成，而DF 檢驗(yàn)式是（1）、（2）的DF 分布的蒙特卡羅模擬結(jié)果見圖1—2。十分明顯可以看出，真實(shí)，用檢驗(yàn)式的DF 統(tǒng)計(jì)量的分布在往右移，這時(shí)如果用檢驗(yàn)（1）式的，拒絕單位根過程的可能性偏大。（犯第一類錯誤的概率十分大）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，趨勢項(xiàng)t 等），盡管真實(shí)的過程是平穩(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)閷τ跈z驗(yàn)式（1）、（2）、（3），DF 檢驗(yàn)臨界值越來越向左移（見圖三），說明檢驗(yàn)式中增加確定項(xiàng)，使臨界值變得越來越?。ń^對值變得越來越大）。，但檢驗(yàn)結(jié)果卻很難拒絕原假設(shè)（非平穩(wěn)）。（犯第二類錯誤概率十分大）。8：盡管增加多余參數(shù)會降低檢出平穩(wěn)序列的功效，當(dāng)被檢驗(yàn)過程的真實(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。因?yàn)槿绻麢z驗(yàn)式中確定項(xiàng)（漂移項(xiàng)或趨勢項(xiàng)）不足，將不能把原假設(shè)和備擇假設(shè)的所有情形都包括在假設(shè)中。四．模擬結(jié)果及代碼 %主程序for j=1:1000 y(1)=0。 for i=2:101 e(i1)=normrnd(0,1)。 y(i)=1+*y(i1)+e(i1)。 end y1=y(1:100)。y2=y(2:101)。 t=[1:1
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