¿Cuál es el procedimiento correcto para elegir el retraso al realizar la prueba de cointegración de Johansen?
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Al realizar la prueba de cointegración de Johansen para 2 series de tiempo (el caso simple), debe decidir el retraso que desea utilizar. Hacer la prueba para diferentes retrasos arroja resultados diferentes: para algunos niveles de retraso la hipótesis nula puede ser rechazada pero para otros no.
Mi pregunta es ¿cuál es el método correcto basado en los datos de entrada para decidir qué retraso necesito usar al realizar la prueba de Johansen?
PD: envié esta pregunta a quant.stackexchange, pero algunos sugirieron que se ajusta mejor a este grupo.
Estás en lo correcto. La debilidad del enfoque de Johansen es que es sensible a la longitud del retraso. Por lo tanto, la longitud del retraso debe determinarse de manera sistemática. El siguiente es el proceso normal utilizado en la literatura.
a. Elija la longitud máxima de retraso "m" para el modelo VAR. Por lo general, para los datos anuales se establece en 1, para los datos trimestrales se establece en 4, y para los datos mensuales se establece en 12.
si. Ejecute el modelo VAR en nivel. Por ejemplo, si los datos son mensuales, ejecute el modelo VAR para longitudes de retraso 1,2, 3, ... 12.
C. Encuentre el AIC (criterio de información de Akaike) y el SIC (criterio de información de Schwarz) [también hay otros criterios como HQ (criterio de información de Hannan-Quin), FPE (criterio de error de predicción final) pero AIC y SIC se usan principalmente) para el VAR modelo para cada longitud de retraso. Elija la longitud de retraso que minimiza AIC y SIC para el modelo VAR. Tenga en cuenta que SIC y AIC pueden dar resultados contradictorios.
re. Finalmente, DEBE confirmar que para la longitud de retraso que seleccionó en el paso c, los residuos del modelo VAR no están correlacionados [use las pruebas de Portmanteau para autocorrelaciones]. Puede que tenga que modificar la longitud del retraso, si existe la autocorrelación. Por lo general, los principiantes en la econometría de series de tiempo tienden a omitir el paso d.
mi. Para la cointegración, la longitud de retraso es la longitud de retraso elegida del paso d menos uno (ya que ahora estamos ejecutando el modelo en primera diferencia, a diferencia del nivel cuando usamos VAR para decidir la longitud de retraso).
¿Tiene un ejemplo de un artículo publicado que establece el retraso máximo para los datos trimestrales en 4?
Jase
@Jase: En este momento, no! Le sugiero que lea la p.313 Series de tiempo de econometría aplicada (Paul Enders, primera edición). Enders sugiere comenzar con 12 rezagos trimestrales (a diferencia de 4, en la respuesta anterior). Su argumento se basa en la teoría y la disponibilidad de datos. Por ejemplo, si existe una justificación teórica de que la variable puede tener influencia hasta dos años (y siempre que haya datos para, digamos 30 años), se puede comenzar con un retraso máximo de ocho). Donde no hay una teoría clara, se puede usar una longitud máxima de retraso de 4 para los datos trimestrales.
Métricas
yo( 0 )
La respuesta a esta pregunta está estrechamente relacionada con su pregunta anterior que ya he respondido.
Métricas
La información anterior es bastante útil. Sin embargo, ¿cómo determinamos la longitud de retraso adecuada para los datos financieros diarios como el mercado de valores, los precios de los productos básicos?
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AIC o SBC podrían usarse para ayudarlo a decidir qué retraso. El paquete URCA en R recomienda seleccionar el retraso que tenga un AIC o SBC mínimo.
AIC o SBC podrían usarse para ayudarlo a decidir qué retraso. El paquete URCA en R recomienda seleccionar el retraso que tenga un AIC o SBC mínimo.
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