Adf اختبار - في - الحسابية الفوركس

نسخة قصيرة: لدي سلسلة زمنية من البيانات المناخية التي اختبار إم ل ستاتيوناريتي. واستنادا إلى البحوث السابقة، أتوقع النموذج الكامن (أو توليد، إذا جاز التعبير) البيانات أن يكون لها مصطلح اعتراض واتجاه زمني خطي إيجابي. لاختبار هذه البيانات من أجل الاستبانة، يجب استخدام اختبار ديكي-فولر الذي يتضمن اعتراض واتجاه الوقت، أي المعادلة 3 نابلا يت alpha0alpha1tdelta y أوت أو، يجب استخدام اختبار دف الذي يتضمن فقط اعتراض لأن الفرق الأول من المعادلة وأعتقد أن وراء النموذج لديها اعتراض فقط نسخة طويلة: كما ذكر أعلاه، لدي سلسلة زمنية من البيانات المناخية أن اختبار إم ل ستاتيوناريتي. واستنادا إلى البحوث السابقة، أتوقع أن النموذج الكامن وراء البيانات أن يكون لها مصطلح اعتراض، والاتجاه الزمني الخطي إيجابي، وبعض الخطأ عادة توزيع الخطأ. وبعبارة أخرى، أتوقع من النموذج الأساسي أن ينظر إلى شيء من هذا القبيل: يت a0 a1t بيتا y أوت حيث يتم توزيعها عادة. وبما أن إيم على افتراض أن النموذج الأساسي له اعتراض و اتجاه خطي على حد سواء، فقد اختبرت لجذر وحدة مع المعادلة 3 من اختبار ديكي-فولر البسيط، كما هو مبين: نابلا يت alpha0alpha1tdelta y أوت هذا الاختبار يعيد قيمة حرجة من شأنها أن تؤدي لي أن أرفض الفرضية الصفرية واستنتج أن النموذج الأساسي هو غير ثابت. ومع ذلك، وأنا أتساءل عما إذا كان تطبيق إم هذا صحيح، لأنه على الرغم من أن النموذج الأساسي يفترض أن يكون اعتراض واتجاه الوقت، وهذا لا يعني أن أول الفرق نابلا يت كذلك. تماما العكس، في الواقع، إذا الرياضيات بلدي هو الصحيح. حساب الفروق الأول استنادا إلى معادلة النموذج الأساسي المفترض يعطي: نابلا يت يت - y a0 a1t بيتا y أوت - a0 a1 (t-1) بيتا يو نابلا يت a0 - a0 a1t - أت (t-1) بيتاي - لذا، فإن الفرق الأول نابلا يت يبدو أن يكون فقط اعتراض، وليس الاتجاه الزمني. أعتقد أن سؤالي مشابه لهذا السؤال. باستثناء إم لست متأكدا كيفية تطبيق هذا الجواب على سؤالي. بيانات العينة: هنا بعض البيانات درجة حرارة العينة التي إم تعمل مع. آسف أنا can39t تعطيك أفضل إجابة - I39m ليس ذلك على رأس تحليل سلسلة الوقت بلدي. ومع ذلك، قد تكون أيضا مهتمة في هذا السؤال سألت مؤخرا (احصائيات. ستاككسشانجكيستس 27748) التي هي أيضا على سلسلة زمنية المناخ، ولها تحليل مفصل لطيفة على درجة الحرارة مقابل CO2 من سلسلة زمنية للمحترفين. قد يساعد الآخرين إذا كان لديك أيضا بعض البيانات التي كنت قادرا على نشر نداش مات ألبريشت نوفمبر 30 12 في 3:14 تحتاج إلى النظر في الاتجاه الانجراف و (بارامتريكلينير) في مستويات السلاسل الزمنية من أجل تحديد الحتمية المصطلحات في زيادة ديكي فولر الانحدار الذي هو من حيث الاختلافات الأولى من السلاسل الزمنية. ينشأ الارتباك بالضبط من اشتقاق معادلة الاختلافات الأولى بالطريقة التي قمت بها. (المعزز) نموذج الانحدار ديكي-فولر افترض أن مستويات السلسلة تشمل الانجراف والاتجاه المدى يت بيتا بيتا بيتا بيتا y فاريبسيلون الفرضية نول من غير ستاتيوناريتي في هذه الحالة سيكون ماثفراك 0: بيتا 1. معادلة واحدة عن الاختلافات الأولى ضمنا من خلال عملية توليد البيانات دغب، هو الذي كنت قد اشتقت دلتا يت بيتا بيتا دلتا Y دلتا فاريبسيلون ومع ذلك، هذا ليس (المعزز) الانحدار ديكي فولر كما تستخدم في الاختبار. بدلا من ذلك، يمكن أن يكون الإصدار الصحيح عن طريق طرح Y من جانبي المعادلة الأولى مما أدى إلى بدء دلتا يت أمبير بيتا بيتا تي (بيتا -1) Y فاريسبيلون بيتا بيتا بيتا بيتا بيتا y فاريبسيلون نهاية هذا هو (زيادة) Dickey - فولر الانحدار، والنسخة المماثلة من فرضية نول من غير ستاتيوناريتي هو اختبار ماثفراك 0: بيتا 0 الذي هو مجرد اختبار تي باستخدام تقدير عملية شريان الحياة للسودان بيتا في الانحدار أعلاه. لاحظ أن الانجراف والاتجاه يأتي من خلال هذه المواصفات دون تغيير. نقطة إضافية أن نلاحظ أنه إذا لم تكن متأكدا من وجود الاتجاه الخطي في مستويات السلاسل الزمنية، ثم يمكنك اختبار مشترك للاتجاه الخطي والجذر وحدة، وهذا هو، ماثفراك 0: بيتا، بيتا 0 ، 0، والتي يمكن اختبارها باستخدام اختبار F مع القيم الحرجة المناسبة. يتم إنتاج هذه الاختبارات والقيم الحرجة من قبل R وظيفة ur. df في حزمة أوركا. فلننظر في بعض الأمثلة بالتفصيل. 1. استخدام سلسلة الاستثمار في الولايات المتحدة المثال الأول يستخدم سلسلة الاستثمار في الولايات المتحدة التي نوقشت في لوتكيبوهل و كراتزيغ (2005، ص 9). ويرد أدناه مؤامرة من السلسلة وفرقها الأول. من مستويات السلسلة، يبدو أن لديها متوسط ​​غير صفر، ولكن لا يبدو أن لديها اتجاه خطي. لذا، فإننا نمضي قدما مع الانحدار ديكي فولر مع اعتراض، وأيضا ثلاثة تأخر المتغير التابع لحساب الترابط المتسلسل، وهذا هو: دلتا يت بيتا بيتا Y سوم 3 غماج دلتا Y فاريبسيلون لاحظ النقطة الرئيسية التي قد نظرت على المستويات لتحديد معادلة الانحدار في الاختلافات. وفيما يلي بيان بالرمز R للقيام بذلك: تشير النتائج إلى أنه يمكن رفض فرضية عدم الاستقلالية عن هذه السلسلة باستخدام الاختبار t استنادا إلى المعامل المقدر. اختبار F المشترك للاعتراض ومعامل المنحدر (ماثفراك: بيتا، بيتا 0، 0) يرفض أيضا الفرضية الصفرية أن هناك جذر وحدة في السلسلة. 2. استخدام سلسلة استهلاك الألمانية (لوغ) المثال الثاني هو استخدام الفصلية الألمانية المعدلة موسميا سلسلة من استهلاك (لوغ). وترد أدناه مؤامرة من هذه السلسلة واختلافاتها. من مستويات هذه السلسلة، فمن الواضح أن سلسلة لديها اتجاه، لذلك نحن تشمل الاتجاه في زيادة الانحدار ديكي فولر جنبا إلى جنب مع أربعة تأخر من الاختلافات الأولى لحساب الترابط التسلسلي، وهذا هو بيتا بيتا بيتا بيتا t بيتا Y سوم 4 غماج دلتا Y فاريبسيلون رمز R للقيام بذلك هو تشير النتائج إلى أنه لا يمكن رفض نولستاتيوناريتي باستخدام اختبار t على أساس معامل المقدرة. ويشير الاختبار F المشترك لمعامل الاتجاه الخطي ومعامل الانحدار (ماثفراك: بيتا، بيتا 0، 0) إلى أنه لا يمكن رفض بطلان عدم الانقسام. 3. باستخدام بيانات درجة الحرارة المعطاة الآن يمكننا تقييم خصائص البيانات الخاصة بك. وترد أدناه المؤامرات المعتادة في المستويات والاختلافات الأولى. وتشير هذه البيانات إلى أن البيانات الخاصة بك لديها اعتراض واتجاه، لذلك نحن إجراء اختبار أدف (مع عدم وجود مصطلحات الاختلاف الأولى)، وذلك باستخدام رمز R التالية وتشير نتائج كل من اختبار t و F - اختبار أن لاغية من يمكن رفض نونستاتيوناريتي لسلسلة درجة الحرارة. وآمل أن يوضح المسألة إلى حد ما. الفرضية الفارغة في اختبار ديكي-فولر هي أن هناك جذر وحدة في العملية. لذلك عند رفض نول، تحصل على أن العملية الخاصة بك هو ثابت (مع التحذيرات المعتادة من اختبار الفرضية). فيما يتعلق الرياضيات الخاص بك، فإن نابريسيون نابلا ytalpha0alpha1 تدلتا y لا يعني أن نابلا يت لديه اتجاه. ولكي نقول أن العملية لها اتجاه، يجب أن يتضمن تعريفها فقط تلك العملية. في المعادلة السابقة لديك النبلة يت على جانب واحد، و y على الآخر. عند التعبير عن y من حيث نابلا ذ لك بشكل صحيح توصل إلى استنتاج مفاده أنه لا يوجد اتجاه في عملية الاختلاف، إذا كانت العملية الأولية ثابتة. أجاب نوف 30 12 في 7:20 كانت الإجابات السابقة ممتازة. عادة ما تتخذ قرار بشأن أي اختبار لتنفيذ بناء على مؤامرة. في هذه الحالة، يبدو أن البيانات لديها اعتراض واتجاه. إذا كنت اختبار لوحدة الجذر في المستويات، عليك استخدام اعتراض ونموذج الاتجاه. إذا قمت بتشغيل الاختبار في الاختلافات، فإنك لن تستخدم سوى نموذج اعتراض. لقد أجبت للتو على هذا السؤال لأنني يجب أن أوصي باستخدام الاختبارات الموسمية على هذه البيانات. هذه الاختبارات معقدة حقا (العمل مع الموسمية ليس من السهل). ومع ذلك، فإن طبيعة البيانات (درجة الحرارة) ولأن في مؤامرة يمكنك مراقبة بعض السلوك الموسمية. بعد ذلك، يجب عليك البحث في اختبار هيجي وتطبيقه إذا كنت تريد أن تكون تقديراتك قوية. أجاب يوليو 13 15 في 4:27 إجابتك 2017 ستاك إكسهانج، إنكفالور z فالور كرتيكو 5 أسيبتو هو: لا سيري تين سباقات أونيتارياس سي هاي سباقات أونيتارياس سيري نو إستاسيوناريا لا بروبليبيداد ديل فالور دي z (t) إس نو سيغنيفيكسيفو سيري نو إستاسيوناريا فالور ch az az az az ch ch ch ch ch ch ch ch ch ch ch ch ch ch ch ch ch ch 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 az az az az az az az az az az az az az az If If If If If If If If If If If z where where where where where where where where where where where where where where where where where where where where where اختبار، ثم نحن نقبل H0، أي أن سلسلة لديها وحدة الجذر. إذا كان هناك جذور وحدة، وسلسلة ليست ثابتة. وبناء على ذلك، إذا كانت قيمة p (z) t غير هامة، فإن السلسلة ليست ثابتة. إذا z ليق z ثم نرفض الفرضية الصفرية صفر أن السلسلة لديها جذر وحدة. إذا لم يكن هناك جذور وحدة، ثم نستنتج سلسلة ثابتة. إن قيمة p (z) ذات دلالة كبيرة ستؤدي بنا إلى استنتاج أن السلسلة ثابتة.