切片と非確率的時間トレンド項を含めるかについての不確実性に対する取扱いとは? わかりやすく解説

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切片と非確率的時間トレンド項を含めるかについての不確実性に対する取扱い

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/05/05 06:59 UTC 版)

ディッキー–フラー検定」の記事における「切片と非確率的時間トレンド項を含めるかについての不確実性に対する取扱い」の解説

3つのディッキー–フラー検定のどれを使うべきかはマイナーな問題ではない。どれを使うべきかは単位根検定サイズ単位根実際にあったとして単位根があるという帰無仮説棄却する確率)と検出力単位根実際になかったとして単位根があるという帰無仮説棄却する確率)が重要になる切片や非確率的時間トレンド項の不適切排除係数推定値 δ にバイアスもたらし実際単位根検定サイズ報告されるサイズ一致しなくなる。もし a 0 {\displaystyle a_{0}} の項で推定される時間トレンド項が不適切除外されたならば、トレンドドリフト付きランダムウォークモデルを通して捉えられるために、単位根検定検出力大きく減少してしまう。一方不適切切片時間トレンド項の導入単位根検定検出力下げ時に検出力下落大きなものとなる。 切片時間トレンド項を含めかどうか事前的な知識利用はもちろん理想的ではあるが、常には不可能である。このような事前知識利用不可能である時の様々な検定一連の順序検定)が提案されている。例えば、Dolado, Jenkinson, and Sosvilla-Rivero (1990)や Enders (2004) を参照の事。これらの検定はしばし自己相関取り除くためのADF検定拡張されている。Elder and Kennedy (2001) は他の検定法におけるような2、3単位根検定を行うことを避け単純な検定法提案し、y の長期的な成長ないしは収縮)が存在するか否かについての事前的な知識どのように利用するかを議論している。Hacker and Hatemi-J (2010) はこの問題についてのシミュレーション行っている。このシミュレーションは Enders (2004) と Elder and Kennedy (2001) の単位根検定法についてもカバーされている。Hacker (2010) で提示されシミュレーション結果では、シュワルツ情報量規準のような情報量規準英語版)を用いることが、ディッキーフラーフレームワークにおいて単位根トレンドについて決定するのに有用であると示唆されている。

※この「切片と非確率的時間トレンド項を含めるかについての不確実性に対する取扱い」の解説は、「ディッキー–フラー検定」の解説の一部です。
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