R语言平稳性ADF检验、ARCH-LM效应检验分析收盘价收益率数据可视化
平稳性检验最常用的方法为单位根方法,运用R软件,对日收益率进行单位根检验,检验结果如下从单位根检验结果可看出:单位根检验的p-value小于相应临界值0.05,从而拒绝原假设,表明收益率不存在单位根,是平稳序列,即服从I(0)过程通过R软件画出日收益率的自相关图和收益率的偏自相关图从自相关图和偏自相关图...
统计学入门:时间序列分析基础知识详解|方差|残差|协方|自相关|...
平稳数据(左和中)小于阈值的显著性,因此我们可以拒绝零假设,这意味着数据是平稳的。非平稳数据(右)比阈值更大,所以我们不能拒绝零假设,这意味着数据不是平稳的。Durbin-Watson检验Durbin-Watson检验用于评价时间序列回归模型中残差项是否具有自相关性。当我们使用时间序列假设以下回归模型时,我们可以使用最小二乘法...
中国黄金期货和现货价格关系的实证研究
平稳性检验结果显示,F和S的ADF值分别为-0.563和-1.225,在1%、5%和10%的显著性水平上都大于相应的临界值。同时,F和S的p值分别为0.8791和0.6626,两者均大于0.05,因此不能拒绝原假设。由此说明,黄金期货价格和现货价格序列是非平稳的。DF和DS是黄金期货和现货价格的对数收益率,而收益率是价格的一阶差分序列。序列...
基于ARCH模型的菜粕期货价格波动分析
JB检验是通过对比时间序列分布的偏度以及峰度值与正态分布的偏度以及峰度值的差异来实现的,时间序列服从于正态分布是JB检验的原假设,在该原假设的条件下,JB统计量是服从于卡方分布的。表1中菜粕期货价格收益率的JB值等于75050.59,所对应的概率p值是零,表明菜粕期货价格收益率数据在显著性为1%的水平下,可以拒绝时间...
ECB|比特币与法定货币交易的全球和本地驱动因素
1.引言比特币的使用在多大程度上是一种由投机需求驱动的全球现象?特定国家的因素能在多大程度上解释比特币的使用?是什么推动了像比特币这样的无资金支持的数字货币的采用?迄今为止,这些重要的问题只得到了部分答案,很大程度上是由于很难追踪谁拥有和交易加密货币。在这项研究中,我们通过研究针对比特币的法定...
Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据
它被称为单位根tet因为在原假设下,自回归多项式,的根等于1(www.e993.com)2024年7月28日。在原假设下趋势平稳。如果然后首先进行差分,它变成:检验统计量为是最小二乘估计和SE()是通常的标准误差估计。该测试是单侧左尾测试。如果{}是平稳的,那么可以证明或者并且是,然而,在非平稳性原假设下,上述结果给出以下函数将允许...
用Python检验时间序列的平稳性
前面两种方法都是作图,图的特点是比较直观,但不够精确,而ADF法则是直接通过假设检验的方式来验证平稳性。ADF(全称AugmentedDickey-Fuller)是一种单位根检验方法,单位根检验方法比较多,而ADF法是比较常用的一种,其和普通的假设检验没有太大区别,都是列出原假设和备择假设。ADF的原假设(H0)和备择假设(H1)如下。
如何用「靠炒交易对套利」| 检验协整的方法是什么?
3.Phillips–Ouliaris协整检验PeterC.B.Phillips和SamOuliaris(1990)表明,应用于估计协整残差的基于残差的单位根检验,在非协整零假设下,并不具有通常的Dickey–Fuller分布。由于原假设下的伪回归现象,这些检验的分布具有依赖于(1)确定性趋势项和的数量的渐近分布(2)检验协整的变量数。
基于Matlab的信号平稳性检验系统
1平稳性检验原理1.1平稳性定义及其检验的重要性假设有一个高斯过程{xl(t))(-∞l(t)是样本函数。令E为求取平均的符号,则:为任意确定t时刻的全体平均。同时:被称为自相关函数(ACF)。对于一个弱平稳过程,它的μx(t)和r(t1,t2)都是时不变的或者说与时间无关的。因此有:...
时间序列的平稳性
为了用单位根检验平稳性,可以将两个这两个假设作为初始假设:零假设(H0)-时间序列是平稳的(没有单位根存在)备择假设(H1)-时间序列不是平稳的(存在单位根)然后根据以下两种方法评估是否拒绝零假设:p值方法:如果p值>0.05,则无法拒绝原假设。如果p值≤0.05,则拒绝零假设。