Question

我试图通过使用自动方差比测试（Auto.VR）和Lo-MacKinlay方差比测试（Lo.Mac）来确定某个系列是否遵循随机游走。

如果我们考虑下面提到的例子，那么决定是什么？（空假设：r是连续不相关的。）

data(exrates)    
y <- exrates$ca                               
nob <- length(y)
r <- log(y[2:nob])-log(y[1:(nob-1)])           
Auto.VR(r)

$ stat [1] 2.202953
$ sum [1] 1.153463

data(exrates)
y <- exrates$ca                                
nob <- length(y)
r <- log(y[2:nob])-log(y[1:(nob-1)])           
kvec <- c(2,5,10)
Lo.Mac(r,kvec)

$统计

M1 M2

k = 2 2.5701993 2.0412787

k = 5 1.5517705 1.2834571

k = 10 0.3759064 0.3195872

Answer 1

我正在努力弄清楚我的问题。然后，我将相同的数据（上面提到的）导入python。我之所以这样做，是因为我已经找到了关于此链接决策规则的解释＆＃34; http://arch.readthedocs.io/en/latest/unitroot/tests.html#variance-ratios＆＃34;其中说＆＃34; 使用正测试统计数据拒绝空值表示时间序列中存在正序列相关性。＆＃34;

这里r_NaN与上面提到的＆＃34; r＆＃34;系列相同。

  from arch.unitroot import VarianceRatio
  vr_r = VarianceRatio(r_NaN, 2)
  print(vr_r.summary().as_text())

输出：

     Variance-Ratio Test Results     
=====================================
Test Statistic                -20.527
P-value                         0.000
Lags                                2
-------------------------------------

并且，决定是：因为测试统计是否定的，我们无法拒绝空的hyphotesis。因此，我们得出结论，r系列随机游走。

Auto.VR和Lo.Mac，决策规则？

1 个答案: