Re: [程式] R軟體的ADF模型的指令問題

看板Statistics作者 (我也想要有年終)時間11年前 (2013/02/01 19:52), 編輯推噓0(000)
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※ 引述《lativa (土土)》之銘言: : [軟體程式類別]:R : [程式問題]:ADF迴歸模型 : [軟體熟悉度]: : 中(3個月到1年) : [問題敘述]: : 現在在處理一個時間序列,是希望可以跑出他的落後期數和迴歸結果,我下載了 : R軟體裡面的urca套件,用的是ur.df的指令,跑出結果應該怎麼看模型依AIC選 : 擇的落後期數呢?還是,可以有別的指令來完成這樣的要求呢? : 指令是這樣的: : ur.df(y, type = c("none", "drift", "trend"), lags = 1, : selectlags = c("Fixed", "AIC", "BIC")) : 另外還有個問題就是,為什麼要選擇最大的lag數呢?設不設有什麼差別嗎? : 下面是我試著跑一次的結果(沒有設定最大lag數) : Test regression drift : Call: : lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag) : Residuals: : Min 1Q Median 3Q Max : -0.21839 -0.03233 -0.01852 0.01463 0.39522 : Coefficients: : Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) : (Intercept) -1.1503 0.3745 -3.071 0.00482 ** : z.lag.1 -0.2788 0.0887 -3.143 0.00403 ** : z.diff.lag -0.1287 0.1632 -0.788 0.43740 : --- : Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 : Residual standard error: 0.1134 on 27 degrees of freedom : Multiple R-squared: 0.2826, Adjusted R-squared: 0.2295 : F-statistic: 5.319 on 2 and 27 DF, p-value: 0.01128 : Value of test-statistic is: -3.1434 5.6527 : Critical values for test statistics: : 1pct 5pct 10pct : tau2 -3.58 -2.93 -2.60 : phi1 7.06 4.86 3.94 : 麻煩大家幫我解惑了,謝謝:) 現在回這個好像有點給他晚,但是因為我今天也在研究這個urca package有一點小心得 在此分享順便騙騙p幣:P package使用語言如下 ur.df(y, type = c("none", "drift", "trend"), lags = 1, selectlags = c("Fixed", "AIC", "BIC")) y <- 你想要跑的向量或是時間數列資料 type <- 三選一的形式 = "none" 不含常數項(drift),也不含時間趨勢項(t) = "drift" 含常數項 但不含 時間趨勢項 = "trend" 含常數項也含時間趨勢項 lags <- Number of lags for endogenous variable to be included. 需要考量進迴歸中的延遲項個數 selectlags <- 選擇延遲項的準則,看是要跟你預設的lags項一樣-"Fixed" 依據AIC或BIC?但是這個準則選擇的 延遲項最大不會跑出你設定的lags項外 ##這邊就回答了原po的部份疑惑 也就是說如果lags=1 ,不管選擇準則是哪一個 最後結果你會發現也只考慮一個延遲項 lags依據你原先預設的立場決定,比如說月資料延遲幾期是比較合理的?季資料?年資 料?然後再依據選擇準則來選定大概幾期會比較適合你的資料或是直接依據理論模型設 定.. ##接下來就是到底該依據什麼來選擇延遲期?如果你心中沒有一個預設的立場 就要看跑出來的估計係數的顯著性大小,我記得我修時間數列時某個作業中就是沒有注意 到這個點(但是非常重要已經算是常識了),在我的arma中考慮進了超過十個延遲項 被老師在課堂上酸了好幾下,假如現在做出來的延遲10期中只有2期是顯著的就要好好思考 是不是放太多延遲期進來了呢?應該要有所取捨. AIC BIC 也不脫這個概念,如果AIC BIC的結果難以取捨,可以討論一下看哪個比較符 合你的需求了. ##有些比較細心的人可能會發現在取捨過後估計參數有變化,我覺得這篇回答是答案 之一https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2012-February/302319.html -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 36.224.80.192 ※ 編輯: TrebleA 來自: 36.224.80.192 (02/01 19:56)
文章代碼(AID): #1H2woMgh (Statistics)
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