Dikija-Fulera tests ir vienas saknes tests, kas ar hipotēzes testa palīdzību statistiski nosaka stohastisko tendenču uzvedības esamību mainīgo lielumu laika rindās.
Citiem vārdiem sakot, Dikija-Fulera tests ļauj ar hipotēzes testa palīdzību zināt, vai mainīgo lielumu rindās ir ievērojama tendence.
Ieteicamie raksti: autoregresija, stohastiskais process.
Dikija Fulera pieeja kontrastam
Tāpat kā iepriekšējos hipotēzes testos, mēs vienkārši konstatējam stohastiskās tendences klātbūtni novērojumos kā nulles hipotēzi. Alternatīvās hipotēzes gadījumā novērojumos mēs nenosakām stohastisko tendenci.
Kā mēs sakām, ka matemātiskajā valodā autoregresijā ir vai nav tendences?
Kad AR (1) modelī laika rindā ir tendence, pirmajam regresoram būs tendence būt 1 vai ļoti tuvu 1. Tas ir saistīts ar stacionāra stohastiskā procesa vidējo reverso īpašību.
Citiem vārdiem sakot, jo tuvāk pirmais koeficients AR (1) modelī ir 1, jo ilgāk vajadzīgs, lai novērojumi atgrieztos pie vidējās vērtības. Tas ir sinonīms nestacionaritātei, jo, ja stohastiskais process būtu stabils, šis koeficients būtu mazāks par 1 vai ļoti tuvu 0.
Tad novērojumos mēs varam atšķirt tendenci vai bez stohastiskas tendences, pamatojoties uz skaitli, ko piešķiram autoregresijas pirmajam regresoram.
Shematiski
Matemātiski
- Mēs sākam no AR (1) modeļa:
- Mēs atņemam neatkarīgo mainīgo Yt-1no vienādām pusēm tā, lai:
- Mēs salabojam:
Mēs ņemam kopēju faktoru un mainām parametru, lai norādītu, ka tas ir oriģināla modifikācija:
Mēs definējam pieaugumu kā
- Jauns AR modelis (1):
- Jauns hipotēzes tests:
Statistikas programmas, kurām ir iepriekš noteikts Dikija-Fulera tests, tieši pārbauda jaunās hipotēzes (ja parametrs ir 0 vai mazāks par 0), izmantojot vienas astes t-statistiku.
App
Lai pārbaudītu tendenču klātbūtni laika rindās, ekonometrijā parasti tiek izmantots Dikija-Fulera tests. Dikija-Fulera testa īpatnība ir tā, ka to ir visvieglāk izmantot salīdzinājumā ar citiem sarežģītākiem testiem, kas pārbauda arī tendences klātbūtni datos.
Jautājums
Vai mēs varētu glābt sevi no statistiskā kontrasta veikšanas?
Atkarīgs. Dažreiz laikrindu tendence ir ļoti skaidra, un nav nepieciešams neko pretstatīt, jo to var secināt, grafiku veidojot novērojumus.
Arī, aplūkojot AR (1) modeļa pirmo regresoru: ja tas ir 1 vai tuvu 1, mēs varam noteikt, ka datos ir tendence.
No precizitātes viedokļa mēs iesakām veikt kontrastu.