Co to jest rozszerzony test Dickeya-Fullera?

Nazwany na cześć amerykańskich statystyków Davida Dickeya i Wayne'a Fullera, którzy opracowali test w 1979 roku, zastosowano test Dickeya-Fullera aby ustalić, czy pierwiastek jednostkowy (funkcja, która może powodować problemy z wnioskami statystycznymi) jest obecny w autoregresji Model. Formuła jest odpowiednia do trendów szereg czasowy jak ceny aktywów. Jest to najprostsze podejście do sprawdzenia pierwiastka jednostkowego, ale większość szeregów ekonomicznych i finansowych ma bardziej skomplikowane i dynamiczne strukturę niż to, co można uchwycić za pomocą prostego modelu autoregresyjnego, w którym wchodzi w grę rozszerzony test Dickeya-Fullera.

Dzięki podstawowemu zrozumieniu tej podstawowej koncepcji testu Dickeya-Fullera nie jest trudno przejść do wniosek, że rozszerzony test Dickeya-Fullera (ADF) jest po prostu: rozszerzoną wersją oryginalnego Dickeya-Fullera test. W 1984 r. Ci sami statystycy rozszerzyli swój podstawowy autoregresyjny test pierwiastkowy (the Test Dickeya-Fullera), aby uwzględnić bardziej złożone modele o nieznanych zamówieniach (rozszerzone Test Dickeya-Fullera).

Podobnie jak w pierwotnym teście Dickeya-Fullera, rozszerzony test Dickeya-Fullera to taki, który sprawdza pierwiastek jednostkowy w próbce szeregów czasowych. Test jest wykorzystywany w badaniach statystycznych i ekonometrialub zastosowanie matematyki, statystyki i informatyki do danych ekonomicznych.

Podstawowym wyróżnikiem między tymi dwoma testami jest to, że ADF jest wykorzystywany w większym i bardziej skomplikowanym zestawie modeli szeregów czasowych. Rozszerzona statystyka Dickeya-Fullera zastosowana w teście ADF jest liczbą ujemną. Im bardziej jest negatywny, tym silniejsze jest odrzucenie hipotezy, że istnieje korzeń jednostkowy. Oczywiście jest to tylko na pewnym poziomie zaufania. To znaczy, że jeśli statystyki testu ADF są dodatnie, można automatycznie zdecydować, aby nie odrzucać hipotezy zerowej pierwiastka jednostkowego. W jednym przykładzie, z trzema opóźnieniami, wartość -3,17 stanowiło odrzucenie na wartość p z .10.

W 1988 r. Statystycy Peter C.B. Phillips i Pierre Perron opracowali test korzeniowy jednostki Phillips-Perron (PP). Chociaż test korzeniowy jednostki PP jest podobny do testu ADF, podstawowa różnica polega na tym, w jaki sposób testy zarządzają korelacją szeregową. Tam, gdzie test PP ignoruje jakąkolwiek korelację szeregową, ADF wykorzystuje parametryczną autoregresję do przybliżenia struktury błędów. Co dziwne, oba testy zwykle kończą się tymi samymi wnioskami, pomimo różnic.

• Rdzeń jednostki: podstawowa koncepcja, dla której badanie zostało zaprojektowane.
• Test Dickeya-Fullera: Aby w pełni zrozumieć rozszerzony test Dickeya-Fullera, należy najpierw zrozumieć podstawowe pojęcia i wady oryginalnego testu Dickeya-Fullera.
• Wartość p: wartości p są ważną liczbą w hipoteza testy.