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? :)
41 |
Читайте на SMART-LAB:
ФосАгро размещает новые юаневые облигации: какая доходность будет интересной?
26 февраля ФосАгро − крупнейший производитель удобрений в России соберет книгу заявок на свой новый 3,2-летний юаневый бонд – ФосАгро-БО-02-05...
Технологии как новый драйвер: ключевые идеи инвестиционного форума ВТБ «РОССИЯ ЗОВЕТ!»
🧮 Главный тренд 2026 года — стабилизация и технологический поворот
Руководитель департамента по работе с клиентами рыночных отраслей...
Инвестиции без спешки: торгуем в выходные
Рынок часто движется импульсами, и тем важнее оценивать активы без спешки, не отвлекаясь на инфошум. Для этого отлично подходят выходные дни. В...
Россети Центр. Отчет об исполнении инвестпрограммы за Q4 2025г. Ожидаемо снизилась дивидендная база по РСБУ.
Компания Россети Центр опубликовала отчет об исполнении инвестпрограммы за Q4 2025г., где показаны финансовые показатели компании по РСБУ в...
По второму вопросу опять непонятки: что такое волатильность и волатильность чего?
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?
В таком определении вероятней всего нестационарна.
Это не верно, есть стационарные ряды, не удовлетворяющие АРСС-модели.
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.
1.Конечная цепь Маркова
2. Могут.
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.
А если один из первых двух этапов укажет на несовпадение, то стационарности нет вне зависимости от наличия АРСС-модели.
Стационарность проверяется по времени, по времени Вы ряд и разбиваете.
Странно, Вы точно разбили на выборки? А проверяете Вы больше — совпадение одномерных распределений.
Да это без разницы — вторая просто линейное преобразование первой.
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.
В SPSS деление надо производить с помощью введения дополнительной бинарной переменной.
Ну если обе ЧАКФ не состоят из одного первого значения больше 0,9, то можно применять дики-фуллера.
Мне не очень понятно, как из разных АКФ получаются одинаковые ЧАКФ, хотя конечно предположить, что такое возможно — можно, но это вычурный случай.
Похоже Вам надо сразу переходить либо к первым разностям, либо к первым разностям логарифмов и делать процедуры, о которых я сказал, для них.
Я думаю, что все надо применить сначала (с уилкоксена) и к разностям и к разностям логарифмов.