Microsoft PowerPoint - jkoren10.ppt

Слични документи
Microsoft PowerPoint - DS-1-16 [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - avs12-17 [Compatibility Mode]

Paper Title (use style: paper title)

Microsoft PowerPoint - Intervencija10.ppt

Прва економска школа Београд РЕПУБЛИЧКО ТАКМИЧЕЊЕ ИЗ СТАТИСТИКЕ март године ОПШТЕ ИНФОРМАЦИЈЕ И УПУТСТВО ЗА РАД Укупан број такмичарских

Microsoft PowerPoint - Ispitivanje povezanosti Regresija redovni decembar 2007 [Compatibility Mode]

РЕШЕЊА 1. (2) Обележја статистичких јединица посматрања су: а) особине које су заједничке за јединице посматрања б) особине које се проучавају, а подр

OSNOVI EKONOMETRIJE - Ekonomska analiza i politika - Međunarodna ekonomija (opcija Međunarodne finansije)

Verovatnoća - kolokvijum 17. decembar Profesor daje dva tipa ispita,,,težak ispit i,,lak ispit. Verovatnoća da student dobije težak ispit je

ТЕОРИЈА УЗОРАКА 2

943.B.pdf

Microsoft Word - AIDA2kolokvijumRsmerResenja.doc

Slide 1

Mere slicnosti

Microsoft PowerPoint - vezbe 4. Merenja u telekomunikacionim mrežama

Microsoft PowerPoint - PDPL FBF ZG spec 2011.ppt [Read-Only] [Compatibility Mode]

FAKULTET ORGANIZACIONIH NAUKA

Републичко такмичење

FAKULTET ORGANIZACIONIH NAUKA

Microsoft Word - Raspored ispita Jun.doc

Microsoft Word - Dopunski_zadaci_iz_MFII_uz_III_kolokvij.doc

STABILNOST SISTEMA

MIP-heuristike (Matheuristike) Hibridi izmedu metaheurističkih i egzaktnih metoda Tatjana Davidović Matematički institut SANU

Naslovna_0:Naslovna _0.qxd.qxd

~ Методологија ~ ИНДЕКС ПРОМЕТА ИНДУСТРИЈЕ ПРАВНИ ОСНОВ Статистичка активност се спроводи у складу са Законом о статистици Републике Српске ( Службени

ЕНЕРГЕТСКИ ТРАНСФОРМАТОРИ

Makroekonomija

Uvod u statistiku

FAKULTET ORGANIZACIONIH NAUKA

Mate_Izvodi [Compatibility Mode]

PowerPoint Presentation

Postojanost boja

Matematiqki fakultet Univerzitet u Beogradu Iracionalne jednaqine i nejednaqine Zlatko Lazovi 29. mart 2017.

Istrazivanje trzista 15, dec 2018

ФАКУЛТЕТ ОРГАНИЗАЦИОНИХ НАУКА

Техничко решење: Метода мерења ефективне вредности сложенопериодичног сигнала Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић

06 Poverljivost simetricnih algoritama1

Microsoft Word - 13pavliskova

Kombinatorno testiranje

PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU ZADACI SA REŠENJIMA SA PRIJEMNOG ISPITA IZ MATEMATIKE, JUN Odrediti

Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: min c T x Ax = b x 0 x Z n Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica

1

PowerPoint Presentation

Programski jezici i strukture podataka 2018/2019. Programski jezici i strukture podataka Računarske vežbe vežba 10 Zimski semestar 2018/2019. Studijsk

Microsoft Word - Predmet 6-Primjena upravljackog racunovodstva maj 2019 RJESENJE

Фебруар 2018

Slide 1

PowerPoint Presentation

ANALIZA TRŽIŠTA NEKRETNINA 08

Microsoft PowerPoint - Topic02 - Serbian.ppt

Matematka 1 Zadaci za vežbe Oktobar Uvod 1.1. Izračunati vrednost izraza (bez upotrebe pomoćnih sredstava): ( ) [ a) : b) 3 3

VEŽBE IZ OPERACIONIH ISTRAŽIVANJA

Универзитет у Нишу Природно-математички факултет Департман за математику Процеси обнављања и нека њихова уопштења Мастер рад Ментор: Проф. др Марија М

6-8. ČAS Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije,. Takođe

IRL201_STAR_sylab_ 2018_19

UNIVERZITET U NIŠU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET Departman za matematiku MASTER RAD VaR Mentor: Prof. dr Miljana Jovanović Student: Milena Stošić Niš,

DOKTORSKE STUDIJE IZ JAVNOG ZDRAVLJA 2009/2010

Новембар 2013

1 MATEMATIKA 1 (prva zadaća) Vektori i primjene 1. U trokutu ABC točke M i N dijele stranicu AB na tri jednaka dijela. O

Teorija igara

Microsoft PowerPoint - 03_Prezentacija 1_Lea_ [Compatibility Mode]

07jeli.DVI

Apresentação do PowerPoint

Microsoft PowerPoint - PDPL FBF ZG SPEC uvodno 2013 I.ppt [Read-Only] [Compatibility Mode]

TEORIJA SIGNALA I INFORMACIJA

χ2 test

untitled

Istraživanje turističkog tržišta

My_ST_FTNIspiti_Free

Microsoft Word - CAD sistemi

Индекси извозних и увозних цијена Референтни метаподаци према Euro SDMX структури метаподатака (ESMS) Републички завод за статистику Републике Српске

Microsoft PowerPoint - 10 PEK EMT Logicka simulacija 1 od 2 (2012).ppt [Compatibility Mode]

kvadratna jednačina - zadaci za vežbanje (Vladimir Marinkov).nb 1 Kvadratna jednačina 1. Rešiti jednačine: a x 2 81 b 2 x 2 50 c 4 x d x 1

Seminar 13 (Tok funkcije) Obavezna priprema za seminar nalazi se na drugoj stranici ovog materijala. Ove materijale obražujemo na seminarima do kraja

Техничко решење: Софтвер за симулацију стохастичког ортогоналног мерила сигнала, његовог интеграла и диференцијала Руководилац пројекта: Владимир Вуји

Microsoft PowerPoint - 03-Slozenost [Compatibility Mode]

Талесова 1 теорема и примене - неки задаци из збирке Дефинициjа 1: Нека су a и b две дужи чиjе су дужине изражене преко мерне jединице k > 0, тако да

Microsoft PowerPoint - Topic02 - Serbian.ppt

Јун 2017

EKONOMSKI RAST I RAZVOJ

Microsoft Word - Master rad VERZIJA ZA STAMPU

P1.3 Projektovanje makroasemblera

Projektovanje informacionih sistema i baze podataka

Classroom Expectations

Microsoft Word - predavanje8

Univerzitet u Nišu PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET Departman za matematiku PORTFOLIO TEORIJA MASTER RAD Student: Bojana Živković Mentor: Prof. dr Miljan

Microsoft Word - 14Celobrojno.doc

2015_k2_z12.dvi

Microsoft Word - REGIONALNA EKONOMIJA EVROPSKE UNIJE_Ispit.doc

Април 2019

Strateski marketing

1 Polinomi jedne promenljive Neka je K polje. Izraz P (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n = n a k x k, x K, naziva se algebarski polinom po x nad poljem K.

Структура инкубаторских станица Референтни метаподаци према Euro SDMX структури метаподатака (ESMS) Републички завод за статистику Републике Српске 1.

Slide 1

EKONOMSKI FAKULTET BEOGRAD

Statistika, Prehrambeno-tehnološki fakultet 1 Zaključivanje o jednoj slučajnoj varijabli Numeričke karakteristike distribucije populacije nazivamo par

PowerPoint Presentation

РЕПУБЛИКА СРБИЈА МИНИСТАРСТВО ПРИВРЕДЕ ДИРЕКЦИЈА ЗА МЕРЕ И ДРАГОЦЕНЕ МЕТАЛЕ Београд, Мике Аласа 14, ПП: 34, ПАК: телефон: (011)

Транскрипт:

Dickey-Fuller-ov test jediničnog korena Osnovna ideja Različite determinističke komponente Izračunavanje test-statistike Pravilo odlučivanja Određivanje broja jediničnih korena Algoritam testiranja Prošireni test Nedostaci 1 Dickey-Fuller-ov (DF) test jediničnog korena Model: X t = φx t-1 + e t Hipoteze: H 0 : Serija poseduje jedinični koren, φ=1 H 1 : Serija je stacionarna, φ <1 Alternativna specifikacija polaznog modela: X t = ϕx t-1 + e t tako da je hipoteza φ=1 ekvivalentna hipotezi ϕ =0 φ-1= ϕ. 2 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 1

DF test za različite determinističke komponente DF test τ τ µ τ t Determinističke komponente E(X t ) Nema 0 Konstanta µ Konstanta+ Linearni trend µ+bt, t=1,2, b>0, konstantni prirast (uklon) X t =b+greska, X t =b+x t-1 +greska Parametar uz t u očekivanoj vrednosti vremenske serije odgovara slobodnom članu u modelu prve diference serije sa jediničnim korenom 3 Dickey-Fuller-ov test jediničnog korena Tri varijante Dickey Fuller-ovog testa (DF test): τ, τ µ,τ t Nulta (H 0 ) i alternativna (H 1 ) hipoteza: i) τ H 0 : X t = X t-1 +e t, Serija je slučajan hod H 1 : X t = φx t-1 +e t, φ<1, Serija je stacionarna oko nule. ii) τ µ H 0 : X t = X t-1 +e t, Serija je slučajan hod H 1 : X t =φx t-1 +konstanta+e t,φ<1, Serija je stacionarna oko nenulte srednje vrednosti iii) τ t H 0 : X t = b+x t-1 +e t, Serija je slučajan hod sa konstantnim prirastom H 1 : X t = φx t-1 +konstanta +trend+e t, φ<1, Serija je trend-stacionarna 4 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 2

Kako se dolazi do vrednosti DF test statistika za različite determinističke komponente? Varijante DF testa τ Odgovarajući model X t = ϕx t-1 + e t τ µ X t = ϕ X t-1 + β 0 +e t τ t X t = ϕ X t-1 + β 0 +βt +e t 5 Računanje statistike Primenom metoda ONK se ocenjuje model oblika: X t = ϕ X t-1 + β 0 +βt +e t DF test je količnik ocene parametra ϕ i odgovarajuće standardne greške DF test ima formu standardnog t-odnosa. DF test nema t-raspodelu u uslovima istinitosti nulte hipoteze. DF test poseduje nestandardnu raspodelu. Kritične vrednosti se mogu odrediti metodom Monte-Karlo, kao što je prvi uradio Fuller (1976). Moguće je odrediti kritičnu vrednost za svaki obim uzorka, MacKinnon, (1991). 6 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 3

Pravilo odlučivanja T kritične vrednosti za 5% τ -1.94 τ µ -2.86 τ t -3.41 Nulta hipoteza o postojanju jediničnog korena se odbacuje za dovoljno malu vrednost statistike (kada je izračunata vrednost manja od kritične). Nulta hipoteza o postojanju jediničnog korena se prihvata za dovoljno veliku vrednost statistike (kada je izračunata vrednost veća od kritične). 7 Određivanje broja jediničnih korena I Ako je H 0 prihvaćeno kao tačno, onda se zaključuje da je serija integrisana prvog reda, X t I(1). Međutim, potrebno je utvrditi da li je broj jediničnih korena tačno jedan ili eventualno dva. Nastavljamo testiranje: H 0 : X t I(2) protiv H 1 : X t I(1) H 0 : X t I(1) protiv H 1 : X t I(0). Sada je polazna serija u analizi X t. Relevantna specifikacija: X t = φ X t-1 + β 0 +βt +e t /- X t-1 X t = ϕ X t-1 + β 0 +βt +e t, φ-1= ϕ 2 X t = ϕ X t-1 + β 0 +βt +e t. Regresiramo 2 X t na X t-1, konstantu i trend i proveravamo da li je t- odnos za ocenu uz X t-1 veći ili manji od odgovarajuće kritične vrednosti DF testa. 8 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 4

Određivanje broja jediničnih korena II Ako je H 0 odbačeno, onda se zaključuje da je serija X t I(1), odnosno da poseduje tačno jedan jedinični koren. Ako je H 0 prihvaćeno kao tačno, onda se zaključuje da je serija integrisana drugog reda, X t I(2). Potrebno je utvrditi da li je broj jediničnih korena tačno dva ili eventualno tri. Nastavljamo testiranje: H 0 : X t I(3) protiv H 1 : X t I(2) H 0 : 2 X t I(1) protiv H 1 : 2 X t I(0). Sada je polazna serija u analizi 2 X t. 2 X t = φ 2 X t-1 + β 0 +βt +e t. /- 2 X t-1 2 X t = ϕ 2 X t-1 + β 0 +βt +e t,, φ-1= ϕ 3 X t = ϕ 2 X t-1 + β 0 +βt +e t. Regresiramo 3 X t na 2 X t-1 konstantu i trend i proveravamo da li je t- odnos za ocenu uz 2 X t-1 veći ili manji od odgovarajuće kritične vrednosti DF testa. DF manje od kritične vrednosti, H 1 : X t I(2) se prihvata. DF veće od kritične vrednosti, H 0 : X t I(3) se prihvata. Testiranje se nastavlja... 9 Algoritam testiranja I I korak: Primenjuje se τ t statistika τ t > τ tt Postoji bar jedan jedinični koren τ t < τ tt Serija je trend-stacionarna. Ako je τ t > τ t t prelazimo na II korak: Da li u seriji postoji konstantni prirast (uklon)? SW test: Da li je srednja vrednost X t različita od nule? II.1. DA: Serija ima jedan jedinični koren sa prirastom. II.2. NE: Ponavljamo testiranje ali prema τ µ. III korak: Iz II.1. Da li postoji i drugi jedinični koren? Iz II.2. Da li serija ima jedan koren, ali bez konstantnog prirasta? 10 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 5

Algoritam testiranja II 11 Prošireni DF test Augmented DF test, ADF(K) X t = β 0 + βt +φx t-1 + δ 1 X t-1 + δ 2 X t-2 + +δ K X t-k + e t ADF test je količnik ocene parametra ϕ i odgovarajuće standardne greške ocene. ADF i DF imaju istu graničnu raspodelu: koristimo iste kritične vrednosti Parametar K može se odrediti na više načina: Metod od posebnog ka opštem Metod od opšteg ka posebnom Informacioni kriterijumi. 12 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 6

Informacioni kriterijum (oznaka IC) Koristi se u izboru optimalnog broja parametara u ekonometrijskom modelu Sadrži dve komponente: 1. Komponenta koja je funkcija neobjašnjenog varijabiliteta zavisne promenljive modela 2. Komponenta kojom se kažnjava gubitak broja stepeni slobode zbog dodavanja novih parametara (tzv. kaznena komponenta) 13 Informacioni kriterijum (II) Definicija u kontekstu izbora K: 2 ( K + 3 ) IC( K ) = ln[ s ( K )] + g T g nenegativna funkcija (kaznena) s 2 (K) je ocena varijanse slučajne greške modela. Dodavanje novih objašnjavajućih promenljivih (rast K) ima suprotne efekte na dve komponente: varijabilitet slučajne greške modela opada vrednost kaznene komponente raste. Cilj je da se izabere takvo K kojim se minimizira vrednost IC 14 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 7

Vrste informacionih kriterijuma Funkcija g Kaznena komponenta Naziv Oznaka 2 2(K+3)/T Akaike AIC lnt (lnt)(k+3)/t Schwarz SC ili SIC 2lnlnT (2lnlnT)(K+3)/T Hannan-Quinn HQC ili HQIC 15 Odnos između informacionih kriterijuma T 8,lnT > 2 SC > AIC T 16,2lnlnT > 2 HQ > AIC T 16,SC > HQ > AIC Napomena ln8 = 2.08 ln16 = 2.77 2lnln16 = 2.04 16 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 8

Osnovno ograničenje ADF testa Ako je serija stacionarna sa autoregresionim parametrom koji je blizak vrednosti 1, onda se primenom ADF testa u najvećem broju slučajeva dobija rezultat da postoji jedinični koren. Testom ne može da se diskriminiše da li je φ=1 ili φ=0.95, posebno na uzrocima malog obima. Ako je serija generisana kao X t = 0.95X t-1 + e t onda bi testom morala da se odbaci nulta hipoteza o prisustvu jediničnog korena. Jedan od načina da se prevaziđe dati problem jeste da se nulta hipoteza definiše kao tvrđenje o stacionarnosti. 17 Nulta hipoteza o stacionarnosti Alternativna postavka hipoteza KPSS test H 0 : X t je stacionarna vremenska serija H 1 : X t poseduje jedinični koren (Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin, 1992). Paralelna upotreba ADF i KPSS testa povećava pouzdanost statističkog zaključivanja. 18 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 9

Dodatna ograničenja ADF testa Test je osetljiv na postojanje strukturnog loma Trajan strukturni lom u trendu stacionarne vremenske serije: primena ADF testa sugeriše postojanje jediničnog korena. Jednokratni strukturni lom u prvoj diferenci seriji sa jediničnim korenom: primena ADF testa sugeriše stacionarnost polazne serije. 19 Primer I Ukupan izvoz privrede Srbije - log 1995:1 2004:8 6.0 5.6 5.2 4.8 4.4 4.0 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 Ukupan izvoz 20 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 10

Primer II Indeks cena na malo privrede Srbije - log 2001:1-2009:1 5.0 Indeks cena na malo (log).09 Inflacija (prva diferenca logaritma indeksa cena na malo) 4.9.08 4.8.07 4.7.06 4.6.05 4.5.04 4.4.03 4.3 4.2.02 4.1.01 4.0.00 3.9 -.01 3.8 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 -.02 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 21 Primer III Nominalni devizni kurs - log 2001:1-2009:1 4.56 Nominalni devizni kurs (log).07 Prva diferenca nom inalnog deviznog kursa 4.52.06 4.48.05 4.44 4.40.04 4.36.03 4.32.02 4.28.01 4.24.00 4.20 -.01 4.16 4.12 -.02 4.08 -.03 4.04 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 -.04 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 22 Ekonomski fakultet, Beograd, 2010. 11