Johansen 测试条件和 Breusch-Godfrey LM 测试

机器算法验证 r 自相关 协整 格兰杰因果关系
2022-04-01 01:23:33

我是来自比利时的学生,我正在写一篇关于信贷总量和房地产价格之间关系的论文。我检查了两个变量之间的格兰杰因果关系,并且还进行了一些整合检验。我有一个关于后者的问题。

做约翰森协整检验的条件是什么?在进行测试之前,是否需要对残差进行序列相关性测试?因为有时我只是找不到适合这种情况的模型。还是残差不需要不相关?

关于 Johansen 测试还有其他条件吗?

当我测试残差自相关时,我使用 Breusch-Godfrey LM 测试。我需要为此测试选择什么滞后顺序?我的时间序列中有 158 个观察值。如果我在级别中进行 varselection,我总是使用 12 的最大滞后,而对于 Breusch-Godfrey LM 测试,我总是使用 6。这是正确的吗?

如果是这样:我在哪里可以找到支持这些结论的参考资料?

1个回答

对于您的第一个问题,是的,您需要有不相关的残差。通常,您需要确定 VAR 的滞后顺序,然后执行协整检验。这意味着在您的 VAR 模型中一定不存在残差自相关(如果仍然存在,则需要增加滞后阶数。要增加到哪个滞后阶数将取决于您的信息标准,例如 AIC、BIC 等)。一旦选择了 VAR 滞后阶,您将执行协整检验(当然假设正态分布的残差)。另请注意,Johansen 检验统计量收敛非常慢(即使样本量为 300 也被认为很小),因此检验结果可能不可靠。

对于第二个问题,只有一些一般规则。有些人可能会使用 12 的滞后,因为其中可能有年度数据。我被教导选择最大 PACF 可能还有其他一般规则。我还听说过执行具有不同延迟的不同 LM 测试,然后选择具有最高调整 R 平方或最低 AIC 或 SC 的测试。