เมื่อทำการ preforming Johansen Cointegration test สำหรับ 2 time series (ในกรณีง่าย ๆ ) คุณจำเป็นต้องตัดสินใจว่าความล่าช้าที่คุณต้องการใช้ การทดสอบความล่าช้าที่แตกต่างกันให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน: สำหรับบางระดับความล่าช้าสมมติฐานว่างสามารถถูกปฏิเสธ แต่สำหรับคนอื่นมันไม่สามารถทำได้
คำถามของฉันคือวิธีการที่ถูกต้องโดยอิงจากข้อมูลอินพุตเพื่อตัดสินใจว่าฉันต้องใช้ความล่าช้าอะไรเมื่อทำการทดสอบ Johansen ล่วงหน้า
ป.ล. ฉันส่งคำถามนี้ไปที่ quant.stackexchange แต่บางคนก็แนะนำว่ามันเหมาะสมกับกลุ่มนี้มากกว่า
คำตอบ:
คุณถูก. จุดอ่อนของวิธี Johansen คือมันไวต่อความล่าช้า ดังนั้นความยาวของความล่าช้าควรถูกกำหนดอย่างเป็นระบบ ต่อไปนี้เป็นกระบวนการปกติที่ใช้ในวรรณคดี
เลือกความยาว lag สูงสุด "m" สำหรับรุ่น VAR โดยปกติแล้วสำหรับข้อมูลรายปีจะถูกตั้งค่าเป็น 1 สำหรับข้อมูลรายไตรมาสจะถูกตั้งค่าเป็น 4 และสำหรับข้อมูลรายเดือนจะถูกตั้งค่าเป็น 12
ข รันโมเดล VAR ในระดับ ตัวอย่างเช่นถ้าข้อมูลเป็นรายเดือนให้รันโมเดล VAR สำหรับความยาว lag 1,2, 3, .... 12
ค. ค้นหา AIC (เกณฑ์ข้อมูล Akaike) และ SIC (เกณฑ์ข้อมูล Schwarz) [นอกจากนี้ยังมีเกณฑ์อื่น ๆ เช่น HQ (เกณฑ์ข้อมูล Hannan-Quin), FPE (เกณฑ์การทำนายข้อผิดพลาดขั้นสุดท้าย) แต่ AIC และ SIC ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับ VAR แบบจำลองสำหรับแต่ละความยาวความล่าช้า เลือกความยาวความล่าช้าที่ลด AIC และ SIC ให้น้อยที่สุดสำหรับรุ่น VAR โปรดทราบว่า SIC และ AIC อาจให้ผลลัพธ์ที่ขัดแย้งกัน
d ในที่สุดคุณต้องยืนยันว่าสำหรับความยาวของความล่าช้าที่คุณเลือกในขั้นตอน c ส่วนที่เหลือของรูปแบบ VAR นั้นไม่มีความสัมพันธ์กัน [ใช้การทดสอบ Portmanteau สำหรับการบันทึกอัตโนมัติ] คุณอาจต้องแก้ไขความยาวความล่าช้าถ้ามีความสัมพันธ์อัตโนมัติ โดยปกติผู้เริ่มต้นในชุดข้อมูลเศรษฐมิติเวลามักจะข้ามขั้นตอน d
อี สำหรับ cointegration ความยาว lag คือความยาว lag ที่เลือกจากขั้นตอน d ลบหนึ่ง (เนื่องจากเรากำลังรันโมเดลในความแตกต่างแรกตอนนี้ซึ่งแตกต่างจากในระดับเมื่อเราใช้ VAR เพื่อตัดสินใจความยาว lag)