Matlab में VECM की व्याख्या?

Question

निम्नलिखित कोड का उपयोग करके जोहान्सन परीक्षण के साथ संयोग के परीक्षण के बाद

[h,pValue,stat,cValue,mles] = jcitest(ret,'model','H1*','lags',4,'display','params')

मुझे यह आउटपुट प्राप्त हुआ:

Data: prices
Effective sample size: 56
Model: H1*
Lags: 4
Statistic: trace
Significance level: 0.05


r  h  stat      cValue   pValue   eigVal   
----------------------------------------
0  1  40.5214   35.1929  0.0161   0.3350  
1  0  14.6781   20.2619  0.1453   0.1667  
2  0  5.4670    9.1644   0.1580   0.1091 

तो यह कोई संयोग नहीं है। इसलिए मैं रैंक 1 प्रतिबंध के साथ VECM चला रहा हूं:

B = mles.r1.paramVals.B % Cointegrating relations with rank = 1 restriction

मुझे निम्न आउटपुट मिले:

r = 1
------
A =
-0.6259
-0.2261
-0.0222

B =
0.7081
1.6282
-2.4581

B1 =
0.0579 1.0824 -0.8718
0.1182 0.4993 -0.5415
0.1050 0.1667 -0.1600

B2 =
-0.5462 2.2436 -1.7723
-0.1518 0.6605 -0.6169
-0.1610 0.5966 -0.5366

c0 =
2.2351

c1 =-0.0366
0.0872
0.1444

मैं इस आउटपुट की व्याख्या कैसे करूंगा और मापदंडों का आकलन करने के बाद मैं कैसे आगे बढ़ूंगा? (मैंने केवल r = 1 प्रदर्शित किया है, और ये वास्तविक परिणाम नहीं हैं, द्वारा मैं उनके पीछे कोई स्पष्टीकरण नहीं पा सका)

Answer 1

आधिकारिक दस्तावेज के आधार पर , आपने पाया है कि 95% संभावना के साथ एक संयोग संबंध है। के अपने चयन को देखते हुए Model: H1*और Lags: 4, मॉडल आप का आकलन कर रहे हैं:

$$\Delta y_t = A(B´y_{t−1}+c_0) + B_1\Delta y_{t-1} + B_2\Delta y_{t-2} + B_3\Delta y_{t-3} + B_4\Delta y_{t-4} + \epsilon_t$$

मैट्रिक्स Bआयाम , और इसमें स्तंभ संकेतन वेक्टर (s) के रूप में शामिल हैं। आपके मामले में, , और संयोग वेक्टर है$n \times r$$r=1$

B =
0.7081
1.6282
-2.4581 

मैट्रिक्स A"त्रुटि-सुधार" मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करता है। संतुलन संतुलन संबंध (यानी स्थिर होने के लिए) की ओर अभिसरण करने के लिए एक प्रणाली के लिए, आप चाहते हैं कि ये संख्याएँ -2 और 0 (आपके मामले में) के बीच हों।

c0बस संयोग संबंध का एक निरंतरता है (जैसे मानक फ़ंक्शन में )।$y=c0+bx$

मेट्रिसेस Biदिखाते हैं कि पिछली अवधि के झटके सिस्टम के माध्यम से समय के साथ कैसे बदलते हैं।

Comments

धन्यवाद। अन्य पैरामीटर्स के बारे में क्या? अन्य पोस्ट पढ़ना + + 2 से अधिक मूल्य महत्वपूर्ण है। क्या यह सही धारणा है?

— एड्रियन

@ एड्रियन क्या आप उन मापदंडों पर थोड़ा अधिक विशिष्ट हो सकते हैं, जिन्हें आप संदर्भित कर रहे हैं? पक्का नहीं आपका क्या मतलब है।

— ल्यूकोनाचो

A, B, B1, B2, c0, c1

— एड्रियन

@ एड्रियन आप अपडेट के बारे में क्या सोचते हैं? फिर भी सवाल उठा?

— ल्यूकोनाचो