<HELP> for explanation

Блог им. ArMAG

Вопрос к математикам

Привет.

О чем говорит такой набор p-статистик для расширенного теста Дикки-Фуллера?

0.0048 0.0131 0.0530 0.072

Насколько я понял гипотезу о стационарности отвергаем на 5%-ом уровне, так как на третьем-четвертом лаге у нас высокие значимости.

Однако матлаб возвращает 1, то бишь принимаем и ряд стационарен.

Применил эту статистику к параметру «Депозиты банков в ЦБ РФ».
По графику очевидно, что ряд нестационарный, а также есть значимые частные автокорреляции :)))

Что я делаю не так?


Вопрос №2 — волатильность стационарна? :) 
 

По первому вопросу ничего не понял. К чему применялся критерий? К каким выборками? Для чего? И почему выбран именно этот критерий?

По второму вопросу опять непонятки: что такое волатильность и волатильность чего?
avatar

А. Г.

Станислав Иванов,

Но ведь дики-фуллер априори подразумевает наличие в исходном ряде АРСС-модели. Если в исходном ряде такой модели нет, то этим тестом можно получить что угодно.

А ответа на что такое волатильность, я так и не получил?
Станислав Иванов,

В таком определении вероятней всего нестационарна.
Станислав Иванов,

Это не верно, есть стационарные ряды, не удовлетворяющие АРСС-модели.
Станислав Иванов,

Про волатильность я уже сказал выше, что, вероятней всего, она нестационарна.

А условия сходимости и число слагаемых — это уже АРСС-модель. А я говорю о стационарных рядах, для которых вообще неприменима АРСС-модель.
Станислав Иванов,

1.Конечная цепь Маркова
2. Могут.
Станислав Иванов,

Отвергается одно из двух предположений или сразу оба: ряд не удовлетворяет АРСС-модель и(или) ряд- стационаре.

А вообще я бы для начала разбил ряд на два непересекающихся участка, сравнил одномерные распределения по критерию манна-уитни, если пройдут, то сравнил бы АКФ на тех же участках и если оба этапа дали ответ про совпадение, то со спокойной душой применял бы дики-фуллера.
Станислав Иванов,

А если один из первых двух этапов укажет на несовпадение, то стационарности нет вне зависимости от наличия АРСС-модели.
Станислав Иванов,

Стационарность проверяется по времени, по времени Вы ряд и разбиваете.
Станислав Иванов,

Странно, Вы точно разбили на выборки? А проверяете Вы больше — совпадение одномерных распределений.
Станислав Иванов,

Да это без разницы — вторая просто линейное преобразование первой.
Станислав Иванов,

И еще, если у ЧАКФ первое значение больше 0,9, а остальные малы, то надо переходить либо к первым разностям, либо к первым разностям логарифмов, так как это признак случайного блуждания и отличия от него надо искать в разностях.
Станислав Иванов,
В SPSS деление надо производить с помощью введения дополнительной бинарной переменной.
Станислав Иванов,

Ну если обе ЧАКФ не состоят из одного первого значения больше 0,9, то можно применять дики-фуллера.
Станислав Иванов,

Мне не очень понятно, как из разных АКФ получаются одинаковые ЧАКФ, хотя конечно предположить, что такое возможно — можно, но это вычурный случай.
Станислав Иванов,

Похоже Вам надо сразу переходить либо к первым разностям, либо к первым разностям логарифмов и делать процедуры, о которых я сказал, для них.
Станислав Иванов,

Я думаю, что все надо применить сначала (с уилкоксена) и к разностям и к разностям логарифмов.

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.

Залогиниться

Зарегистрироваться
....все тэги
Регистрация
UP