使用R中的不同封装的ADF测试中的滞后长度

Question

在时间序列分析中，我使用来自R package urca（Bernard Pfaff）的ur.df测试测试了30个单位根的62个时间序列，其中滞后长度由AIC标准决定。毫无例外，选择滞后长度为1。这似乎非常难以置信。使用R软件包CADFtest（如果选择x~1执行普通ADF测试）进行CADF测试，以及滞后长度选择的AIC标准，滞后数在0到7之间变化。是否有人可以解释在urca中趋于均匀和短暂的滞后长度？

此外，如果ur.df和CADFtest中的滞后长度相同，则测试统计数据不相同。例如，对于荷兰1950 - 2010年的时间序列lcon（人均消费的自然对数），测试统计（常数和趋势）为-1.53​​78（1），ur.df为-2.4331（1），CADFtest为。来自R包tseries的Adf.test计算一个等于ur.df（-1.53​​78,1滞后）的测试统计量。因此，拒绝单位根取决于包，这不是最佳情况。

Answer 1

由于样品长度方面的结果敏感性，似乎存在严重问题。一些观察结果可能会显着改变结果（即比较滞后长度p = 3和4，前者在y_t = 3处开始，而后者在y_t = 4处开始）。因此，时间序列应该从一个共同的日期开始（对于普通的VAR模型，也建议用于基于IC的滞后长度选择）。因此，如果max.lag.y = 6，则需要相应地截断所提供的时间序列（即y [-c（1：5）]）。不幸的是，这不是默认值。希望这可以帮助。不确定这是否是CADFtest唯一的问题.... （另见https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2011-November/295519.html）

Bests

汉纳斯

Answer 2

我遇到了同样的问题。您需要指定最大滞后数，否则默认值为1.

例如

ur.df（变量，类型=“漂移”，滞后= 30，选择标签=“AIC”）