Prüfung Für Kointegration In Stata Forex

XTWEST: Stata-Modul zur Prüfung der Kointegration in heterogenen Panels Das xtwest-Kommando implementiert die von Westerlund (2007) entwickelten vier Panel-Cointegrationstests. Die zugrundeliegende Idee besteht darin, das Fehlen einer Kointegration zu testen, indem festgestellt wird, ob eine Fehlerkorrektur für einzelne Panelmitglieder oder für das Panel als Ganzes vorliegt. Die Tests sind allgemein genug, um ein hohes Maß an Heterogenität sowohl bei der langfristigen Kointegrationsbeziehung als auch bei der Kurzzeitdynamik und der Abhängigkeit sowohl innerhalb als auch über die Querschnittseinheiten zu ermöglichen. Die Routine ist beschrieben in Persyn und Westerlund (2008), Stata Journal 8 (2), 232-241. Die Routine beruht auf N. J. Coxs-Matvsort-Routine, die in dem Paket enthalten ist. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie bitte die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte haben Sie Geduld, da die Dateien groß sein können. Software-Komponente von Boston College Department of Economics in seiner Serie statistische Software-Komponenten mit der Nummer S456941 zur Verfügung gestellt. Wenn Sie eine Korrektur anfordern, erwähnen Sie bitte die folgenden Punkte: RePEc: boc: bocode: s456941. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. Wenn Sie diesen Artikel verfasst haben und noch nicht bei RePEc registriert sind, empfehlen wir Ihnen, dies hier zu tun. Für technische Fragen zu diesem Artikel oder zur Korrektur seiner Autoren, Titel, Zusammenfassung, Bibliographie oder Download-Informationen kontaktieren Sie bitte: (Christopher F Baum) . Dadurch können Sie Ihr Profil mit diesem Element verknüpfen. Es erlaubt Ihnen auch, potenzielle Zitate zu diesem Punkt zu akzeptieren, dass wir uns unsicher sind. 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Die Mathematik zeigte im Wesentlichen, dass, wenn Sie lange Lager A und kurzes Lager B mit einigen geeigneten Hedging-Faktor, um die Driftgrowth Begriffe in der Brown'schen Bewegungsgleichung aufzuheben gehen dann Sie mit einem stationären Signal, das die Ausbreitung zwischen den beiden Aktien bleibt links. Die Mathematik zeigte auch, dass in der Erwartung die tägliche Veränderung der Ausbreitung Null () ist und daher jede Abweichung davon die Möglichkeit für einen Handel darstellt. Es wurde davon ausgegangen, dass die Bestandswachstumsperioden konstant sind (oder zeitweise langsam mit der gleichen Geschwindigkeit abweichen), oder dass das Hedge-Verhältnis konstant ist. Dieser Beitrag wird detailliert, wie das Hedge-Verhältnis zu finden und präsentieren die Augmented Dicky Fuller-Test, die verwendet werden, um mit einem gewissen Maß an Vertrauen identifizieren können, wenn die Ausbreitung ist stationär und damit kointegriert. Das Bestimmen des Heckenfaktors setzt die Ausbreitung auf Es ist erforderlich, den Heckenfaktor n zu finden, um die obige Gleichung zu erfüllen. Der Heckenfaktor ist leicht zu finden, indem man die. Beachten Sie, dass es die Preise sind rückläufig und nicht die täglichen Renditen. Untersuchen der Residuen Sobald der Hedge-Faktor gefunden wurde, müssen die Residuen der Regression analysiert werden. Der Rest ist, wie viel die Ausbreitung für einen gegebenen Tag geändert hat, war die ganze Idee der Regression, den Heckenfaktor zu identifizieren, der die tägliche Änderung der Ausbreitung so nahe wie möglich an Null hält (wir wollen, daß die Residuen Null sind). Wenn die Residuen einen Trend enthalten, dann bedeutet dies, dass die tägliche Veränderung der Spread eine Netzrichtung hat und wird dazu führen, dass die Ausbreitung konsequent erweitern oder Vertrag. Wenn die Residuen keine Tendenz enthalten, dann bedeutet dies, dass die tägliche Änderung der Ausbreitung oszillieren um Null (ist stationär). Welche Residuen zu analysieren ist offen für Debatte, können Sie einen anderen Datensatz aus einem anderen Zeitpunkt nehmen und wenden Sie den Hedge-Faktor, den Sie berechnet in der oben genannten Regression zu diesem neuen Satz und analysieren die Residuen, dies hilft, eine Überbelegung zu identifizieren Während der Regression. Für einen AR (1) Prozess, wo und was Wert der Ergebnisse in einem stationären Signal Nehmen Sie Erwartungen, bereits wissen und der Mittelwert ist Null und konstant Große Arbeit Sie schön zusammengefasst dieses relativ chaotisch Konzept mit sehr einfachen statistischen und intuitive Beziehungen. Ich kam mit Ihrem Blog erst vor einer Stunde, und ich kann nicht warten, um jeden Beitrag zu lesen und (wenn ich kann), um Ihre Ansichten und Diskussionen. Gut gemacht, und ich freue mich darauf, mehr von Ihnen zu lesen. Gekko, das ist erstaunlich. Meine einzige Frage ist, welche Daten verwenden wir Sind Sie nur Kommissionierung ein Tag und sehen, ob das Tag ist integriert und damit das ganze Paar ist integriert Hallo Gekko, Nizza Artikel. Aber ich möchte wissen, wenn durch die Anwendung einer ADF auf die Verbreitung A 8211 wB, ist nicht ein bisschen 8216abrupt8217, um festzustellen, ob die Verbreitung ist stationär und damit zusammengefaßt. Ich meine Tests auf Stationarität ist eine Sache und Kointegration ist eine andere Sache. Wenn Sie zum Beispiel den KPSS-Test auf den ersten Spread anwenden, ist er nicht sicher, ob er ein stationäres Ergebnis erhält. IMHO, um die Kointegration zu testen, müssen Sie feststellen, ob ihre stationäre, die meisten Aktien sind, in I (1) Form, aber dann müssen Sie überprüfen, ob ihre Residuen stationär sind, mit engle oder etwas komplizierter mit Johansen. Also meine Frage war, glaubst du, die Tatsache, dass wir nicht tun, diese Tests, untergraben die Wirksamkeit der Strategie8230. Welcher statistische Test kann benutzt werden, um die Handelsfaktoren zu prüfen Großer Posten auf einem faszinierenden Thema der Kointegration. Wissen Sie, wie stabil eine Kointegrationszeitreihe alle Prüfungen (ADF, EG, Johansen) innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens sein kann und kann sagen, wenn während dieses Zeitrahmens die Serien kointegriert sind. Doch wie Sie wissen, ob diese Kointegration (Hedge-Werte) in der Zukunft stabil sein wird Kürzlich hat mich jemand eine interessante Frage gestellt: Warum würde ich die Verzögerung auf 0 setzen, wenn ich solche Kointegrationstests mache, habe ich schon einige Zeit darüber nachgedacht. Meine Antwort ist, dass wir mit dem Stationarity-Test, um herauszufinden, ob Spreads sind auf 0 zurück. Einstellung einer Verzögerung von 0 würde implizieren, dass wir erwarten, dass die Spread-Serie tatsächlich enthalten eine auto-regressive Teil in ihm. Nun, das ist eine wirklich heikle Frage zu beantworten: Wäre diese Erwartung tatsächlich sinnvoll oder nicht, neige ich dazu, dies zu leugnen, aber ich bin nicht ganz sicher. Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen