計量経済学の教科書を読んでいるうちに寝落ちしたようです
メガネ踏みつぶされてなくてよかった・・・
ところで昨日の続きですが、
2回の階差がベストのようだけれども、５％水準だと有意になりません。
> dmydata<-diff(mydata,lag=2)
> plot(dmydata)
> adf.test(dmydata[,1])
Augmented Dickey-Fuller Test
data: dmydata[, 1]
Dickey-Fuller = -3.4366, Lag order = 3, p-value = 0.06941
alternative hypothesis: stationary
> adf.test(dmydata[,2])
Augmented Dickey-Fuller Test
data: dmydata[, 2]
Dickey-Fuller = -3.2694, Lag order = 3, p-value = 0.09338
alternative hypothesis: stationary
また、共和分関係があればVECMモデルを推定しVARモデルに変換するという方法が
あるようなのですが、共和分検定の手順がまだわからず調べている最中です。
とっても時間がかかっていますが、中途半端で諦めると気持ち悪さが残りそうなので、
一通りやってみてからR本に移りたいと思います。
一通り終わっても、
「この手順で合っている」という確信は掴めなさそうではありますが・・・
メガネ踏みつぶされてなくてよかった・・・
ところで昨日の続きですが、
2回の階差がベストのようだけれども、５％水準だと有意になりません。
> dmydata<-diff(mydata,lag=2)
> plot(dmydata)
> adf.test(dmydata[,1])
Augmented Dickey-Fuller Test
data: dmydata[, 1]
Dickey-Fuller = -3.4366, Lag order = 3, p-value = 0.06941
alternative hypothesis: stationary
> adf.test(dmydata[,2])
Augmented Dickey-Fuller Test
data: dmydata[, 2]
Dickey-Fuller = -3.2694, Lag order = 3, p-value = 0.09338
alternative hypothesis: stationary
また、共和分関係があればVECMモデルを推定しVARモデルに変換するという方法が
あるようなのですが、共和分検定の手順がまだわからず調べている最中です。
とっても時間がかかっていますが、中途半端で諦めると気持ち悪さが残りそうなので、
一通りやってみてからR本に移りたいと思います。
一通り終わっても、
「この手順で合っている」という確信は掴めなさそうではありますが・・・