מודל תיקון וקטור שגיאה (MCVE)

תוכן העניינים:

מודל תיקון וקטור שגיאה (MCVE)
מודל תיקון וקטור שגיאה (MCVE)
Anonim

מודל תיקון וקטור השגיאה (MCVE) הוא הרחבה של מודל ה- VAR שמשמעותו הוספה של מונח התיקון לשגיאה בפיגור באוטו-רגרסיה על מנת לבצע אומדן תוך התחשבות בשילוב המטבע של שני משתנים.

במילים אחרות, מודל MCVE משלב שילוב מטבעות באמצעות מונח תיקון השגיאות כמשתנה עצמאי חדש במודל VAR.

באופן זה, אנו יכולים לבצע הערכות של המשתנה התלוי בהתחשב בערכים המפגרים שלו, בערכים המושהים של המשתנה האחר, ובמונח תיקון השגיאות המושהה (אפקט שילוב מטבע).

מאמרים מומלצים: שילוב מטבעות, מודל VAR, מודל אוטורגרסיבי.

שילוב מטבעות

שילוב המטבעות בין שני משתנים אקראיים הוא נוכחות של מגמה סטוכסטית נפוצה. במילים אחרות, המשתנים, למרות היותם אקראיים, חולקים מגמה. לדוגמא, בהינתן פרק זמן מסוים, זה יכול לקרות שמשתנה אחד עולה והשני גם. אותו הדבר במקרה ההפוך.

נוכחות שילוב מטבעות אינה מרמזת על כך שהמשתנים עולים או נופלים באותן יחידות יחסי, אלא שיש פיזור הטרוגני בין המשתנים.

מונח תיקון שגיאות

המונח לתיקון שגיאות או מקדם שילוב המטבעות אומר לנו אם יש שילוב מטבע באופן חזותי ולא מדויק. לקבלת החלטה מכרעת כל כך, מומלץ ליישם נתונים סטטיסטיים כגון הניגוד ל- EG-ADF.

מתמטית, אנו מגדירים את המשתנה Xt ו- Yt כשני משתנים אקראיים העוקבים אחר התפלגות הסתברות רגילה רגילה של ממוצע 0 ושונות 1.

ואז נוכחות שילוב מטבעות מרמזת על כך

זה משולב כיתה 0.

הפרמטר d הוא מקדם שילוב המטבעות. מקדם זה מתקבל תוך התחשבות שעליך לחסל את המגמה השכיחה של ההבדל.

השיטות האקונומטריות המשמשות הן שילוב של ריבועי רישום כלליים עם מבחן Dickey-Fuller.

במילים אחרות, אם אנו רואים שההבדל בין שתי הסדרות אינו עוקב אחר שום מגמה ברורה, אנו קובעים כי שילוב המטבעות בין שני המשתנים הוא דרגה 1 וכי מונח תיקון השגיאות הוא דרגת אינטגרציה 0.

באופן סכמטי

  • אם אנו רואים מגמה בין שני המשתנים => הבדל בדיקה => ההבדל אינו עוקב אחר מגמה ברורה => מונח תיקון שגיאות הוא אינטגרציה של דרגה 0 => יש שילוב בין שני המשתנים (שילוב של דרגה 1).
  • אנו לא רואים מגמה בין שני המשתנים => הבדל בדיקה => הבדל אם יש מגמה ברורה => מונח תיקון שגיאות הוא שילוב של דרגה 1 => אין שילוב מטבע בין שני המשתנים (שילוב של דרגה 0).

מודל פורמולה VAR (p, q):

הבסיס של MCVE הוא המודל Vector Autoregressive (VAR):

כדי להפוך את מודל ה- VAR למודל MCVE, עלינו:

  • הוסף את מונח התיקון עבור השגיאה שנפגעה בתקופה אחת:
  • הוסף את סימן התוספת למשתנים הבלתי תלויים הפיגור כדי להתייחס לעובדה שאנו מיישמים את ההפרש הראשון.

נוסחת דגם MCVE עם 2 משתנים

לאחר מכן, MCVE של שני משתנים Xt ו- Yt (כאשר k = 2) הוא:

דוגמה תיאורטית

האם אנו יכולים לקבוע שיש אינטגרציה בין תשואות מניות AlpineSki למניית NordicSki? האם ההבדל בערך המוחלט בין AlpineSki ל- NordicSki (| A-N |) אומר לנו משהו?