Kointegrācija - kāda tā ir, definīcija un jēdziens 2021. gads

Cointegration ir spēcīgas ilgtermiņa attiecības. Fakts, ka divi mainīgie ir kointegrēti, nozīmē, ka, lai arī tie aug vai samazinās, viņi to dara sinhronizēti un laika gaitā uztur šīs attiecības.

Kointegrācijas jēdziens rodas no problēmas mēģināt uzzināt, vai divi vai vairāki mainīgie faktiski ir saistīti. Daudzas attiecības starp mainīgajiem var būt nepatiesas, tas ir, nepatiesas. Mānīgs nozīmē, ka, lai arī statistiski šķiet, ka tie ir saistīti, tā ir tīra nejaušība. Šeit ir diagramma, kas attiecas uz diviem mainīgajiem lielumiem (x un x1).

Šis grafiks ir izveidots ar divām sērijām, kuras nejauši ģenerē statistikas programmēšanas programmatūra ar nosaukumu R Studio. Tā kā mainīgie ir ģenerēti nejauši, mazākās pastāvošās attiecības ir tīra iespēja. Tomēr, aplūkojot diagrammu, mēs varam domāt, ka viņiem ir stabilas attiecības. Pieaugot x, aug arī x1.

Turklāt, izveidojot lineāru regresijas modeli, kas izskaidro x vērtību atbilstoši x1 vērtībai, mēs iegūstam grafikā esošo regresijas līniju. Tas norāda R kvadrātā 0,62, tas ir, x1 spēj izskaidrot 62% no x variācijām.

Fakts, ka šīm abām sērijām, kas ir pilnīgi nejaušas un neatkarīgas viena no otras, var būt acīmredzamas attiecības, paver durvis uz bezgalīgu iespēju pasauli, kurā var šķist saistīti daudzi nesaistīti mainīgie. Šajā ziņā kointegrācijas testu uzdevums ir noteikt, vai šīs attiecības ir patiesas un jēgas, vai arī tās ir nepatiesas. Tā kā tie ir statistikas testi, kuru pamatā ir matemātiskas formulas, tie nav nekļūdīgi. Tomēr tie ir ļoti prasīgi testi, kas nodrošina ļoti lielu varbūtību izvairīties no viltus attiecībām.

Kointegrācijas testa veikšanas darbības

Lai vienkāršotu skaidrojumu, mēs izskatīsim tikai divus mainīgos (x un x1). Piemēram, inflācija un procentu likmes, vai IKP un bezdarba līmenis. Tādējādi mēs uzskaitīsim soļus, lai noteiktu, vai attiecības ir viltus vai nē, izmantojot kointegrācijas testu.

• Nosakiet saikni starp mainīgajiem

Visjaudīgākais veids, kā intuitēt attiecības starp diviem mainīgajiem ekonomikā, ir loģika. Statistika un precīzāk ekonometrika mēģina ievietot tikai skaitļus. Bet tam jābūt ekonomistam vai ekonometriķim, kurš, izmantojot ekonomikas teoriju, nosaka attiecību loģiku.

• Iegūstiet datus un ģenerējiet modeli

Pēc tam, kad dati ir iegūti, tie ir ticami un tiem trūkst novērtēšanas kļūdu, modelis tiks ģenerēts. Lai gan ir vairāk situāciju, vienkāršojot, mēs varam atrast divus scenārijus:

• x un x1 ir nekustīgi. To aprēķina parastie vismazākie laukumi (OLS)
• Seriāli nav stacionāri, bet tie ir apvienoti.

• Cointegrācijas tests

Visslavenākais kointegrācijas tests ir Dikija-Fulera tests. Pārbaudi veic ar atlikumu sērijām. Tas ir, mēs izgatavojam modeli. Mūsu gadījumā mēs mēģinām izskaidrot x ar x1 vērtībām. Un mums ir novērtējums x vērtībām. Starpību starp faktiskajām x vērtībām un x novērtējumu sauc par atlikumu. Pārbaudi veic ar atlikumu sērijām. Tādā veidā, ja ar testu var apstiprināt, ka atlikumi ir nekustīgi, mainīgie mainīsies. Pretējā gadījumā tie nebūs.

Kam noderīga kointegrācija?

Kointegrācija ir noderīga ekonomikā, lai izveidotu uzticamus prognozēšanas modeļus. Arī tirdzniecības gadījumā, izmantojot statistikas arbitrāžas paņēmienus, piemēram, pāru tirdzniecību. Vai arī izveidot modeļus, kuru pamatā ir makroekonomiskie mainīgie, kas ļauj novērtēt aktīva vērtību noteiktā laikā. Spilgts kointegrācijas lietderības piemērs ir pāru tirdzniecība. Ja mēs nenodrošināsim, ka diviem finanšu aktīviem laika gaitā ir stabilas attiecības, mēs varētu zaudēt lielu kapitālu, ieguldot šo stratēģiju.