Отметим весьма низкое значение абсолютной величины t-статистики для коэффициента при переменной DT, что указывает на возможное отсутствие изменения наклона тренда при сдвиге уровня. В связи с этим, применим процедуру Перрона при допущении только лишь сдвига уровня ряда (инновационный выброс). В этом случае процедура Перрона с эндогенным выбором даты сдвига уровня дает следующие результаты:
break date TB = 1997:05; statistic t(alpha=1) = -4.25858 | |||
critical values at | 1% | 5% | 10% |
for 60 obs. | -5.92 | -5.23 | -4.92 |
number of lag retained : 6 | |||
explained variable : IMP_DES | |||
coefficient | student | ||
CONSTANT | -1.31878 | -3.56353 | |
DU | -0.28657 | -1.51369 | |
D(Tb) | -0.54686 | -1.59774 | |
TIME | 0.04897 | 3.75276 | |
IMP_DES {1} | 0.17386 | 0.89624 |
Полученная датировка момента излома тренда другая; однако, DS-гипотеза все равно не отвергается.
Результаты применения критерия KPSS (с включения линейного тренда):
ETA(tau) Values: | ||||
Critical Level: | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.01 |
Critical Value: | 0.119 | 0.146 | 0.176 | 0.216 |
For lag parameter l = | ETA(tau) = | |||
3 | 0.11094 | |||
4 | 0.09783 | |||
5 | 0.08947 | |||
10 | 0.08556 | |||
11 | 0.08864 | |||
12 | 0.09220 | |||
13 | 0.09675 |
Гипотеза стационарности относительно линейного тренда не отвергается
Поведение отношения дисперсий Кохрейна
говорит в пользу TS-гипотезы.
Приведем еще результаты проверки DS-гипотезы критерием DF-GLS (модель включает линейный тренд):
Lags = 13 | |||||
Critical values (asymptotic) | |||||
Test | Statistic | 1% | 2.5% | 5% | 10% |
DFGLS | -1.017 | -3.48 | -3.15 | -2.89 | -2.57 |
Этот критерий не отвергает DS-гипотезу в пользу TS-гипотезы. То же решение принимается, если вычислять критические значения по приближенной формуле, учитывающей как количество имеющихся наблюдений, так и наибольшее запаздывание включаемых в модель разностей (получаемое при использовании этой формулы 5% критическое значение равно –2.68).
Подведем итоги анализа ряда IMPORT на интервале 1994:01 – 1998:01:
Используемая процедура (критерий) | Исходная (нулевая) гипотеза | |
DS | TS | |
Критерий DF-GLS | Не отвергается | |
Критерий KPSS | Не отвергается | |
Отношение дисперсий Кохрейна | В пользу TS | |
Обобщенный критерий Перрона (эндогенный выбор даты излома тренда) | Не отвергается |
Здесь согласия между выводами, полученными при применении различных статистических процедур, нет: две из четырех процедур склоняются к гипотезе TS, а две другие – к гипотезе DS. Как уже отмечалось в разд. 1.3.1, такое положение может объясняться недостаточной мощностью использованных критериев, связанной с малым количеством наблюдений на исследованном периоде.
2.4. Анализ ряда доходов федерального бюджета и ряда налоговых доходов федерального бюджета
2.4.1. Доходы федерального бюджета
Доходы бюджета – денежные средства, поступающие в безвозмездном и безвозвратном порядке в соответствии с бюджетным и налоговым законодательством Российской Федерации в распоряжение органов государственной власти Российской Федерации. В доходах бюджетов могут быть частично централизованы доходы, зачисляемые в бюджеты других уровней бюджетной системы Российской Федерации для целевого финансирования централизованных мероприятий, а также безвозмездные перечисления. В составе доходов бюджетов обособленно учитываются доходы целевых бюджетных фондов.
К налоговым доходам относятся предусмотренные налоговым законодательством Российской Федерации федеральные налоги и сборы, а также пени и штрафы.
К неналоговым доходам относятся доходы от использования имущества, находящегося в государственной собственности; от продажи или иного возмездного отчуждения имущества, находящегося в государственной собственности; от платных услуг, оказываемых соответствующими органами государственной власти, а также бюджетными учреждениями, находящимися в ведении федеральных органов исполнительной власти; средства, полученные в результате применения мер гражданско-правовой, административной и уголовной ответственности, в том числе штрафы, конфискации, компенсации, а также средства, полученные в возмещение вреда, причиненного Российской Федерации, и иные суммы принудительного изъятия; иные неналоговые доходы.
В качестве исходной информации используются следующие данные: совокупные (налоговые и неналоговые доходы) федерального бюджета, млрд. руб. (с 1998 г. млн. руб.) – месячные данные с1992:01 по 2000:05; источник – Министерство финансов РФ.
График ряда доходов федерального бюджета Xt = Dokhfedbud имеет вид:
График указывает на наличие детерминированных сезонных составляющих, амплитуда которых резко возрастает с конца 1995 г., когда влияние инфляционного эффекта масштаба цен стало доминирующим по отношению к предшествующей динамике ряда.
В связи с этим мы выделим для анализа период 1996:01-2000:05, на котором график ряда имеет вид
и рассмотрим на этом интервале ряд DFB_DES, очищенный от детерминированных сезонных составляющих:
Применение к ряду DFB_DES процедуры Перрона с эндогенным выбором даты излома тренда и последовательной редукцией модели в отношении максимального запаздывания разностей (в итоге оказывается возможным вообще отказаться от включения в модель запаздывающих разностей) дает следующие результаты.
Для модели с аддитивным выбросом, приводящим только к изменению наклона тренда:
break date TB = 1998:12 ; statistic t(alpha=1) = -5.38168 | |||
Critical values at | 1% | 5% | 10% |
for 100 obs. | -5.45 | -4.83 | -4.48 |
Explained variable : X_deseas | |||
Coefficient | student | ||
CONSTANT | -13754.29814 | -8.20735 | |
TIME | 124.63087 | 1.71624 | |
DT | 3598.89564 | 16.31043 | |
X_deseas(-1) | 0.26764 | 1.96676 |
Если пользоваться указанными критическими значениями, то DS-гипотеза отвергается на 5% уровне значимости в пользу TS-гипотезы. Следует, однако, заметить, что P-значение критерия Жарка-Бера при проверке нормальности по остаткам от последнего оцененного уравнения равно 0.006 за счет большого значения коэффициента эксцесса (4.98 против 3 у нормального распределения). Как было замечено в работе [Zivot, Andrews (1992)], в подобных случаях критические уровни существенно понижаются, а это означает, что наблюдаемое значение t-статистики критерия –5.382 в действительности может находиться ниже 5% критического уровня. Но тогда DS-гипотеза не может быть отвергнута.
Если допустить одновременное изменение наклона тренда и сдвиг траектории ряда (в рамках модели с инновационным выбросом), то получаем следующие результаты:
break date TB = 1998:12 statistic t(alpha=1) = -5.20414 | |||
Critical values at | 1% | 5% | 10% |
for 70 obs. | -6.32 | -5.59 | -5.29 |
Number of lag retained : 0 | |||
Explained variable : DFB_DES | |||
Coefficient | student | ||
CONSTANT | -10006.79048 | -3.73394 | |
DU | -278103.35966 | -4.86542 | |
D(Tb) | 7576.57283 | 1.33219 | |
TIME | 93.92653 | 1.08695 | |
DT | 2850.55763 | 4.97317 | |
DFB_DES {1} | 0.26757 | 1.90121 |
Эти результаты не позволяют в рамках сделанных предположений отвергнуть гипотезу DS в пользу TS.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 |
Основные порталы (построено редакторами)