Kointegracija - kaj je to, opredelitev in koncept

Kointegracija je močna dolgoročna zveza. Dejstvo, da sta dve spremenljivki združeni, pomeni, da čeprav rasteta ali upadata, to počneta sinhronizirano in ohranjata to razmerje skozi čas.

Koncept kointegracije izhaja iz problema poskušanja vedeti, ali sta dve ali več spremenljivk dejansko povezani. Mnogo razmerij med spremenljivkami je lahko lažnih, torej lažnih. Lažno pomeni, da čeprav je statistično videti, da sta med seboj povezana, gre zgolj za naključje. Tu je graf, ki povezuje dve spremenljivki (x in x1).

Ta graf je sestavljen iz dveh serij, naključno ustvarjenih s pomočjo programske opreme za statistično programiranje, imenovane R Studio. Ker so bile spremenljivke generirane naključno, je najmanjša obstoječa povezava zgolj naključje. Če pogledamo graf, lahko mislimo, da imajo stabilen odnos. Ko raste x, raste tudi x1.

Poleg tega z izdelavo linearnega regresijskega modela, ki pojasnjuje vrednost x glede na vrednost x1, dobimo regresijsko črto, ki je prisotna v grafu. To pomeni, da je R na kvadrat 0,62, to pomeni, da lahko x1 razloži 62% sprememb x.

Dejstvo, da imata ti dve seriji, ki sta povsem naključni in neodvisni drug od drugega, lahko navidezno razmerje, odpira vrata v svet neskončnih možnosti, v katerih se lahko zdi, da so povezane številne nepovezane spremenljivke. V tem smislu so preskusi kointegracije odgovorni za ugotavljanje, ali je to razmerje resnično in smiselno, ali pa je napačno. Ker gre za statistične teste, ki temeljijo na matematičnih formulah, niso nezmotljivi. So pa zelo zahtevni testi, ki zagotavljajo zelo veliko verjetnost izogibanja lažnim odnosom.

Koraki za izvedbo kointegracijskega testa

Za poenostavitev razlage bomo obravnavali le dve spremenljivki (x in x1). Na primer inflacija in obrestne mere ali BDP in stopnja brezposelnosti. Tako bomo s pomočjo kointegracijskega testa našteli korake, s katerimi bomo ugotovili, ali je razmerje lažno ali ne.

• Vzpostavite razmerje med spremenljivkami

Najmočnejši način za razumevanje razmerja med dvema spremenljivkama v ekonomiji je logika. Statistični podatki in natančneje ekonometrija poskušajo le postaviti številke. A ekonomist ali ekonometr mora biti tisti, ki s pomočjo ekonomske teorije vzpostavi logiko razmerja.

• Izvlecite podatke in ustvarite model

Ko so podatki izvlečeni, so zanesljivi in ​​brez napak pri oceni, bo model ustvarjen. Čeprav je situacij več, se lahko poenostavimo in se znajdemo v dveh scenarijih:

• x in x1 sta mirujoča. Ocenjujejo ga navadni najmanjši kvadrati (OLS)
• Serije niso mirujoče, so pa integrirane.

• Preskus kointegracije

Najbolj znan test kointegracije je Dickey-Fullerjev test. Preskus se opravi na vrsti ostankov. To pomeni, da naredimo model. V našem primeru skušamo x razložiti z vrednostmi x1. In imamo oceno vrednosti x. Razlika med dejanskimi vrednostmi x in oceno x se imenuje preostanek. Preskus se opravi na vrsti ostankov. Na ta način, če lahko s testom potrdimo, da ostanki mirujejo, se spremenljivke kointegrirajo. V nasprotnem primeru jih ne bo.

Za kaj je koristna kointegracija?

Kointegracija je v ekonomiji koristna za izdelavo zanesljivih napovednih modelov. Tudi v primeru trgovanja pri uporabi statističnih tehnik arbitraže, kot je trgovanje v paru. Ali izdelati modele, ki temeljijo na makroekonomskih spremenljivkah, ki omogočajo oceno vrednosti sredstva v določenem trenutku. Jasen primer koristnosti kointegracije je trgovanje v paru. Če ne zagotovimo, da imata dve finančni naložbi sčasoma stabilno razmerje, bi lahko s to strategijo izgubili veliko kapitala.