Model popravljanja vektorjev napak (MCVE) je razširitev modela VAR, ki pomeni dodajanje popravljalnega izraza za zaostalo napako pri samodejni regresiji, da se pripravi ocena ob upoštevanju kointegracije dveh spremenljivk.
Z drugimi besedami, model MCVE vključuje kointegracijo z uporabo izraza za odpravo napak kot novo neodvisno spremenljivko v modelu VAR.
Na ta način lahko izdelamo ocene odvisne spremenljivke, upoštevajoč njene zaostale vrednosti, zaostale vrednosti druge spremenljivke in zaostali izraz za popravek napak (učinek kointegracije).
Priporočeni članki: kointegracija, model VAR, avtoregresivni model.
Kointegracija
Kointegracija dveh naključnih spremenljivk je prisotnost skupnega stohastičnega trenda. Z drugimi besedami, spremenljivke kljub temu, da so naključne, delijo trend. Na primer, v določenem časovnem obdobju se lahko zgodi, da se ena spremenljivka dvigne, druga pa tudi. Enako v nasprotnem primeru.
Prisotnost kointegracije ne pomeni, da spremenljivke naraščajo ali padajo v istih relativnih enotah, temveč da obstaja raznovrstna disperzija med spremenljivkami.
Izraz za odpravo napak
Izraz za popravek napak ali koeficient kointegracije nam pove, ali obstaja kointegracija na vizualni in netočen način. Za tako odločilno odločitev je priporočljivo uporabiti statistiko, kot je kontrast EG-ADF.
Matematično definiramo spremenljivko Xt in Y.t kot dve naključni spremenljivki, ki sledita standardni normalni porazdelitvi verjetnosti povprečja 0 in variance 1.
Potem prisotnost kointegracije to pomeni
Je integrirana ocena 0.
Parameter d je koeficient kointegracije. Ta koeficient dobimo ob upoštevanju, da moramo odpraviti skupni trend razlike.
Uporabljene ekonometrične metode so kombinacija posplošenih najmanjših kvadratov z Dickey-Fullerjevim testom.
Z drugimi besedami, če opazimo, da razlika med obema nizoma ne sledi nobenemu jasnemu trendu, ugotovimo, da je kointegracija med dvema spremenljivkama stopnja 1 in da je izraz za odpravo napak stopnja integracije 0.
Shematsko
- Če med dvema spremenljivkama opazimo trend => preveri razliko => razlika ne sledi jasnemu trendu => izraz za popravek napak je integracija stopnje 0 => med dvema spremenljivkama pride do kointegracije (integracija stopnje 1).
- Trenda med dvema spremenljivkama ne vidimo => preveri razliko => razlika, če obstaja jasen trend => izraz za popravek napak je integracija stopnje 1 => med dvema spremenljivkama ni kointegracije (integracija stopnje 0).
Model Formula VAR (p, q):
Osnova MCVE je model Vector Autoregressive (VAR):
Za pretvorbo modela VAR v model MCVE moramo:
- Dodajte popravek za napako, ki je zaostajala za eno obdobje:
- Oznako prirastka dodajte zaostalim neodvisnim spremenljivkam, da se sklicujete na dejstvo, da uporabljamo prvo razliko.
Formula modela z dvema spremenljivkama MCVE
Nato MCVE dveh spremenljivk Xt in Y.t (kadar je k = 2) je:
Teoretični primer
Ali lahko ugotovimo, da obstaja usklajenost med donosom zalog AlpineSki in NordicSki? Ali nam razlika v absolutni vrednosti med AlpineSki in NordicSki (| A-N |) kaj pove?
