Возможно, я смешиваю свои концепции временных рядов и не временных рядов, но в чем разница между регрессионной моделью, демонстрирующей последовательную корреляцию, и моделью, показывающей единичный корень?
Кроме того, почему вы можете использовать тест Дурбина-Ватсона для проверки последовательной корреляции, но вы должны использовать тест Дики-Фуллера для единичных корней? (Мой учебник говорит, что это потому, что тест Дурбуна-Ватсона не может использоваться в моделях, которые включают лаги в независимых переменных.)
Ответы:
источник
Если у вас есть, скажем, авторегрессионный процесс, и вы смотрите на то, что называется характеристическим полиномом, то этот полином имеет сложные корни (возможно, некоторые или все являются реальными корнями). Если все корни находятся внутри единичного круга, процесс является стационарным, в противном случае он нестационарный. Тест на единичные корни проверяет, является ли конкретный процесс стационарным на основании наблюдаемых данных (параметры неизвестны).
Тест на последовательную корреляцию совершенно другой. Он рассматривает функцию автокорреляции, проверяя, являются ли все корреляции нулевыми (иногда их называют тестом на белый шум).
Ответ на второй вопрос заключается в том, что разные проблемы требуют разных испытаний. Я не понимаю, что описывает твоя книга. Я вижу эти тесты как тесты на отдельных временных рядах. Я не вижу, где независимые и зависимые переменные входят в это.
источник