統計学的な利息における"協調"とはどういう意味ですか?

• 協調

バックグラウンド: クラシック回帰モデルは平坦なデータ変数に基づいている.非平坦な変数についてはクラシック回帰モデルを使用できない.そうでなければ,偽回帰などの問題が発生する.多くの経済問題が平坦ではないため,これはクラシック回帰分析方法に大きな制限をもたらします.実際の応用では,ほとんどの時間列が平坦ではないため,通常,差分方法を使用して,配列に含まれる不平坦な傾向を排除し,ARIMAモデルのような配列平坦化後にモデルを構築します.しかし,変換後の配列は,議論される経済問題の範囲を制限し,時には変換後の配列が直接的な経済的意味を持たないため,平坦な配列として構築された時間列のモデルを説明しやすくなることはありません.

• 提案は: 1987年にエンゲルとグランジャーが提案した協同理論とその方法により,非平面配列のモデリングに別の方法が提供された.いくつかの経済変数が,それ自体非平面配列であるにもかかわらず,その線形組合せは平面配列である可能性がある.このような平面配列組合せは協同整列方程式と呼ばれ,変数間の長期的に安定した均衡関係として説明される.例えば,消費と収入は不均等な時間序列であるが,共存関係がある.もしそうでなければ,長期消費は収入よりも高くまたは低くなり,消費者は不合理に消費したり貯蓄を蓄積したりする.いくつかの経済指標が経済システムに結びついていると仮定すると,長期的にはこれらの変数には均衡関係があるはずである.これはモデルを構築し,検証するための基本的な出発点である.短期的には,季節的影響やランダムな干渉により,これらの変数が均等値から逸脱する可能性がある.この偏差が一時的であれば,時間の経過とともに均衡状態に戻る.この偏差が持続的であれば,これらの変数の間に均衡関係があるとは言えない.協調共統合 (co-integration) は,このような均衡関係性性質の統計的表現と見なすことができる. 協和概念は強力な概念である. なぜなら協和は,二つのまたはそれ以上の連続の間の均衡または平衡関係を描画することを許すからである. 各連続は個別に不平衡である可能性がある. これらの連続の矩,例えば均等値,方差,または協同方差は,時間とともに変化するが,これらの時間連続の線形組み合わせの連続は,時間とともに変化しない性質を持つ可能性がある.

• 定義: k次元ベクトルYt = (y1t,y2t,...,ykt) の分数間隔は,d,b階乗共積として表され,Yt CI (d,b) と記される. (1) y1t,y2t,...,ykt は d 級単整体である,すなわち YtI (d) が,Yt の各分数に yitI (d) を要求する. (2) 非ゼロベクトルβ= (β1,β2,...,βk) が存在し,β YtI (d-b),0

• 条件: 協同関係が存在する条件は,二つの変数の時間序列{x}と{y}が同一級単整序列であるときのみ,協同関係が存在する可能性がある (これは多変数の協同関係には適用されない).したがって,yとxの2つの変数の整合関係検査を行う前に,ADF単位根検査で2つの時間序列{x}と{y}を平衡検査する.平衡検査の一般的な方法は,図式と単位根検査である. 配列が共性差安定性を持っているかどうかを検証する方法については,unit root test (ユニットルーツテスト) を検索してください.

• 知識から得られた情報は以下の通りです.

  

  

  

意識的に