Проведем анализ базисного ряда на стационарность с помощью расширенного теста Дикки-Фуллера. Выбираем уровень level и спецификацию trend + intercept. Уменьшаем количество лагов до того времени, пока prob(последний лаг) не станет меньше 0,05. Находим, что при количестве лагов 6, последний меньше 0,05. Смотрим на тренд и константу. Ни тренд, ни константа не являются значимыми, т. е. они больше 0,05. Следовательно выбираем спецификацию none. При данной спецификации последний лаг остается значимым. Теперь определим является ли ряд стационарным. Смотрим на значение ADF-statistic и на значение критической точки при 5%. Т. к. ADF-stat > F крит., то ряд не стационарен. Данные приведены в следующей таблице.
Переменная | ADF тест | Результат | ||
спецификация | ADF статистика | Критические значения | ||
bazisnay | N, 6 | 2,561965 | -1,9498 | I(2) |
Следовательно, необходимо провести этот же тест при первых разностях. Порядок действий тот же. Выбираем уровень 1-st difference и спецификацию trend + intercept. Уменьшаем количество лагов до того времени, пока prob(последний лаг) не станет меньше 0,05. Находим, что при количестве лагов 5, последний меньше 0,05. Смотрим на тренд и константу. Тренд является значимым, а константа нет, т. е. тренд меньше 0,05, а константа больше. Теперь определим является ли ряд стационарным. Смотрим на значение ADF-statistic и на значение критической точки при 5%. Т. к. ADF-stat > F крит., то ряд не стационарен. Данные приведены в следующей таблице.
Переменная | ADF тест | Результат | ||
спецификация | ADF статистика | Критические значения | ||
∆bazisnay | T, 5 | -3,044951 | -3,5312 | I(1) |
Следовательно, необходимо провести этот же тест при вторых разностях. Порядок действий тот же. Выбираем уровень 2-nd difference и спецификацию trend + intercept. Уменьшаем количество лагов до того времени, пока prob(последний лаг) не станет меньше 0,05. Находим, что при количестве лагов 7, последний меньше 0,05. Смотрим на тренд и константу. Ни тренд, ни константа не являются значимыми, т. е. они больше 0,05. Следовательно, выбираем спецификацию none. Теперь определим является ли ряд стационарным. Смотрим на значение ADF-statistic и на значение критической точки при 5%. Т. к. ADF-stat < F крит., то ряд стационарен. Данные приведены в следующей таблице.
Переменная | ADF тест | Результат | ||
спецификация | ADF статистика | Критические значения | ||
∆∆bazisnay | N, 7 | -4,389208 | -1,9507 | I(0) |
Аналогичным образом проанализируем остальные ряды и результаты оформим в следующую таблицу:
Переменная | ADF тест | Результат | ||
спецификация | ADF статистика | Критические значения | ||
bazisnay | N, 6 | 2,561965 | -1,9498 | I(2) |
∆bazisnay | T, 5 | -3,044951 | -3,5312 | I(1) |
∆∆bazisnay | N, 7 | -4,389208 | -1,9507 | I(0) |
cepnay | C, 0 | -7,455620 | -2,9286 | I(0) |
predgod | C, 0 | -6,632366 | -2,9358 | I(0) |
naritog | T, 5 | 1,005981 | -3,5426 | I(1) |
∆naritog | T, 3 | -6,028695 | -3,5386 | I(0) |
Проведем анализ базисного ряда на стационарность с помощью теста Филлипса-Перонна. Выбираем уровень level и спецификацию trend + intercept. Количество лагов в данном тесте значения не имеют. Смотрим на тренд и константу. Тренд < 0,05, следовательно он значим, не значима только константа. Теперь определим является ли ряд стационарным. Смотрим на значение ADF-statistic и на значение критической точки при 5%. Т. к. ADF-stat < F крит., то ряд стационарен. Данные приведены в следующей таблице.
Переменная | PP тест | Результат | ||
спецификация | PP статистика | Критические значения | ||
bazisnay | T | -4,172205 | -3,5136 | I(0) |
Аналогичным образом проанализируем остальные ряды и результаты оформим в следующую таблицу:
Переменная | PP тест | Результат | ||
спецификация | PP статистика | Критические значения | ||
bazisnay | T | -4,172205 | -3,5136 | I(0) |
cepnay | C | -7,538759 | -2,9286 | I(0) |
predgod | C | -6,634186 | -2,9358 | I(0) |
naritog | C | -2,576315 | -2,9358 | I(1) |
∆naritog | N | -9,843840 | -1,9495 | I(0) |
