Doğrusal Olmayan Johansen Eşbütünleşme Testi
Nonlinear Johansen Cointegration Test · Ayrıca şöyle bilinir: nonlinear cointegration test, threshold Johansen cointegration, rank test for nonlinear cointegration, nonlinear VECM cointegration
Doğrusal olmayan Johansen eşbütünleşmesi, uyum sürecinin doğrusal olmadığı durumlarda entegre zaman serileri arasındaki uzun dönem denge ilişkilerini tespit etmek için klasik Johansen çerçevesini genişletir. Yaklaşım, sıralamaya dayalı dönüşümler kullanarak, doğrusal bir hata düzeltme mekanizması varsaymadan eşbütünleşmeyi test eder ve bu da onu asimetrik veya eşik dinamikleriyle karakterize edilen ekonomik ilişkiler için uygun hale getirir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
I(1) zaman serilerinden oluşan çok değişkenli bir sisteminiz olduğunda ve teori veya tanısal kanıtlar dengeye doğru uyumun asimetrik, eşik odaklı veya Gauss dışı olduğunu gösterdiğinde doğrusal olmayan Johansen eşbütünleşmesini kullanın. Özellikle emtia piyasaları, döviz kurları, faiz oranı farkları ve enerji fiyatları gibi pozitif ve negatif sapmaların farklı hızlarda dengeye döndüğü durumlarda uygundur. Doğrusal Johansen testinin yeterli olduğu (simetrik, Gauss hataları), örneklemin kısa olduğu (yaklaşık 100'den az gözlem) veya birim kök testlerinin I(1) sınıflandırmasını açıkça desteklemediği durumlarda kaçının, çünkü sıra dönüşümü bu ayarlarda gücünü kaybeder.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Doğrusal olmama durumu için açık bir parametrik form gerektirmeden doğrusal olmayan ve asimetrik uyum altında eşbütünleşmeyi tespit eder.
- Sıra dönüşümü moment tabanlı varsayımları ortadan kaldırdığı için Gauss dışı hata dağılımlarına karşı sağlamdır.
- Çok değişkenli Johansen çerçevesini korur, birden çok eşbütünleşme vektörünün ve eşbütünleşme derecesinin tahmin edilmesine olanak tanır.
- Doğrusal uyumun teorik olarak mantıksız olduğu geniş bir ekonomik ilişki yelpazesine uygulanabilir.
- Sıralamaya dayalı istatistiklerin çıkarım için izlenebilir bilinen asimptotik dağılımları vardır.
- Yeterince uzun zaman serileri gerektirir; sıralamaya dayalı testler küçük örneklemlerde parametrik alternatiflerden daha düşük güce sahiptir.
- Sıra dönüşümü büyüklük bilgisini atar, bu da gerçek DGP'nin aslında doğrusal olduğu durumlarda potansiyel olarak verimlilik kaybına yol açar.
- Doğrusal olmama durumunun belirli formunu (örn. eşik, düzgün geçiş) tanımlamaz; doğrulayıcı bir modelin ayrıca belirtilmesi gerekir.
- Kritik değerler standart Johansen tablolarından farklıdır ve doğrusal olmayan sıra testi çerçevesinden elde edilmelidir.
- Yazılım uygulamaları klasik Johansen testinden daha az yaygın olarak bulunur, R veya Ox'ta özel kod gerektirir.
SSS
Doğrusal olmayan Johansen eşbütünleşmesi, eşik eşbütünleşmesinden nasıl farklıdır?
Eşik eşbütünleşmesi (Balke ve Fomby, 1997), belirtilen bir eşik değişkeni kullanarak rejim değiştiren bir hata düzeltme terimini açıkça modeller. Doğrusal olmayan Johansen eşbütünleşmesi, parametrik olmayan bir sıra dönüşümü kullanır ve eşiği veya geçiş fonksiyonunu önceden belirtmeyi gerektirmez, bu da onu daha esnek ancak doğrusal olmama durumunun doğası hakkında daha az yorumlanabilir hale getirir.
Bu testi I(2) değişkenleri için kullanabilir miyim?
Standart formülasyon I(1) sistemlerini hedefler. Bunu I(2) değişkenlerine uygulamak, ek farklılaştırma veya Johansen I(2) modeline benzer değiştirilmiş bir polinom eşbütünleşme çerçevesi gerektirir. Devam etmeden önce entegrasyon derecelerini dikkatlice doğrulayın.
Ne kadar örneklem büyüklüğü yeterlidir?
Bir kılavuz olarak, güvenilir asimptotik çıkarım için en az 100 çeyreklik veya 200 aylık gözlem önerilir. Sıralamaya dayalı istatistikler, Gauss parametrik testlerinden daha yavaş yakınsar, bu nedenle daha kısa serilerde güç belirgin şekilde daha düşüktür.
Hangi yazılımı kullanabilirim?
Breitung (2001) sıra testi R'de (özel komut dosyaları veya bazı zaman serisi paketleri aracılığıyla) ve Ox'ta uygulanmıştır. Doğrusal olmayan VECM uzantılarına sahip klasik Johansen testi, EViews ve Stata'da kullanıcı tarafından yazılan rutinler aracılığıyla mevcuttur. StatWise, yaygın durumlar için rehberli bir uygulama sağlar.
Test eşbütünleşmeyi doğrularsa, bir sonraki hangi modeli tahmin etmeliyim?
Eşbütünleşme ilişkisinin doğrulanması, şüphelenilen uyum mekanizmasına bağlı olarak doğrusal olmayan bir VECM, bir eşik VECM (TVECM) veya düzgün geçişli bir VECM'nin tahminini motive eder. Model seçimi, ekonomik teori ve belirli doğrusal olmama türü için tanısal testler tarafından yönlendirilmelidir.
Kaynaklar
- Breitung, J. (2001). Rank tests for nonlinear cointegration. Journal of Business and Economic Statistics, 19(3), 331-340. DOI: 10.1198/073500101681019981 ↗
- Johansen, S. (1991). Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian vector autoregressive models. Econometrica, 59(6), 1551-1580. DOI: 10.2307/2938278 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Nonlinear Johansen Cointegration Test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/nonlinear-johansen-cointegration
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Johansen Eşbütünleşme Testi ve Vektör Hata Düzeltme ModeliFinans↔ karşılaştır
- Doğrusal Olmayan ARDL (NARDL) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Vektör Hata Düzeltme Modeli (VECM)Ekonometri↔ karşılaştır