蒙特卡羅方法的df檢驗(yàn)研討-文庫(kù)吧資料
2025-07-20 01:54本頁(yè)面
【正文】 ，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，犯第一類錯(cuò)誤的概率十分大。*e/(nk1))。n=length(X)。*X)。sort(df3)。sort(df1)。figure(3)。figure(2)。figure(1)。df3(j)=a3/sta3。 df1(j)=a1/sta1。sta2=st(X2,e2)。a3=b3(3)。 a1=b1(1)。 e2=e39。 b3=regress(Y,X3)。 b1=regress(Y,X1)。,y139。]。 X1=y139。 e2=e39。y2=y(2:101)。 y(i)=1+*y(i1)+e(i1)。四．模擬結(jié)果及代碼 %主程序for j=1:1000 y(1)=0。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。但檢驗(yàn)結(jié)果卻很難拒絕原假設(shè)（非平穩(wěn)）。（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。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(jiàn)圖1—2。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。（或趨勢(shì)項(xiàng)），而相應(yīng)DF 檢驗(yàn)式中也含有漂移項(xiàng)（或趨勢(shì)項(xiàng)）時(shí)，DF 統(tǒng)計(jì)量才漸近服從t 分布。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）。換句話說(shuō)，如果被檢驗(yàn)的過(guò)程存在確定趨勢(shì)，就應(yīng)該考慮到確定趨勢(shì)，用（3）式檢驗(yàn)單位根。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。換句話說(shuō)，如果被檢驗(yàn)的過(guò)程的均值非零，就應(yīng)該首先減去這個(gè)均值，然后再用（1）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。DF 分布百分位數(shù)用蒙特卡羅模擬的方法得到，檢驗(yàn)的臨界值可從相應(yīng)的表中查到。為了進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，必須構(gòu)造
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