"통계수익에 대한 합동"이란 말이 무슨 뜻일까요?

• 협동

배경: 클래식 회귀 모델은 평형 데이터 변수의 기초에 기반하고 있으며, 평형이 아닌 변수에 대해서는 클래식 회귀 모델을 사용할 수 없으며, 그렇지 않으면 거짓 회귀와 같은 여러 가지 문제가 발생합니다. 많은 경제 문제들이 평형이 아니기 때문에, 이것은 클래식 회귀 분석 방법의 큰 한계를 가져옵니다. 실제 응용에서 대부분의 시간 계열이 평형이 아니기 때문에, 보통 미분방법으로 일련에 함유된 불균형 경향을 제거하여 일련의 평형화 이후 모델을 만들 수 있습니다. 예를 들어 ARIMA 모델을 사용하십시오. 그러나 변환 후 순서는 논의되는 경제적 문제의 범위를 제한하고 있으며, 때로는 변환 후 순서는 직접적인 경제적 의미가 없기 때문에 평형화 된 평형 순서로 만들어진 시간 순서 모델을 설명하기가 쉽지 않습니다.

• 이 글은 1987년 엔글과 그랑거가 제시한 협동성 이론과 그 방법들은 비평형 순서 모델링의 다른 방법을 제시한다. 비록 일부 경제 변수들이 자체는 비평형 순서이지만, 그들의 선형 조합은 평형 순서일 가능성이 있다. 이러한 평형 선형 조합은 협동성 전체 방정식이라고 하며, 변수들 사이의 장기적으로 안정적인 평형 관계로 설명될 수 있다.예를 들어, 소비와 수입은 불균형의 시간 순서이지만, 상호 연관성이 있다. 만약 그들이 그렇지 않다면, 장기 소비는 소득보다 높거나 낮을 수 있기 때문에 소비자는 비합리적으로 소비하거나 축적한 저축을 한다.어떤 경제 지표들이 어떤 경제 체계에 연관되어 있다고 가정하면, 장기적으로 이러한 변수들은 균형 관계가 있어야 한다. 이것은 모델을 구축하고 검증하기 위한 기본적인 출발점이다. 단기적으로는 계절적 영향이나 무작위적 간섭으로 인해 이러한 변수들은 평형으로부터 벗어날 가능성이 있다. 만약 이러한 편차가 일시적이라면, 시간이 지남에 따라 균형 상태로 되돌아간다. 만약 이러한 편차가 지속적이라면, 이러한 변수들 사이에 균형 관계가 있다고 말할 수 없다. 협조적 코-인테그레이션 (co-integration) 은 이러한 균형 관계의 성질의 통계적 표현으로 간주될 수 있다. 협동의 개념은 강력한 개념이다. 협동은 우리가 두 개 이상의 연속 사이의 균형 또는 평형 관계를 그려낼 수 있기 때문이다. 각각의 연속은 개별적으로 비평형일 수 있으며, 이 연속의 모서리, 즉 평위, 차수 또는 협동의 차이는 시간에 따라 변할 수 있지만, 이 시간 연속의 선형 복합 순서는 시간에 따라 변하지 않는 성질을 가질 수 있다.

• 정의: k 차원 벡터 Yt = (y1t,y2t,...,ykt) 의 분자 간격은 d,b 계층 공동성이라고 하며, Yt CI (d,b) 로 표기된다. (1) y1t, y2t,...,ykt는 d 계층 단형인, 즉 YtI (d), Yt의 각 분모가 yitI (d) 를 요구한다. (2) 비 null 가수 β= (β1, β2,..., βk) 가 존재하기 때문에 β YtI (d-b), 0

• 조건: 협동관계가 존재하는 조건은: 두 변수의 시간계열{x}와{y}가 같은 계층 단위 전체계열인 I (i) 이면만 협동관계가 있을 수 있다. 따라서 y와 x 두 변수의 통합관계 검사를 하기 전에 ADF 단위 뿌리 검사를 통해 두 시간계열{x}와{y}에 평형성 검사를 한다. 평형성의 일반적인 검사는 그래프와 단위 뿌리 검사를 한다. 일련의 수치가 비동면적으로 안정적인지 확인하는 방법을 알고 싶다면, 단위 루트 테스트를 검색하십시오.

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