Тест Филлипса – Перрона - Phillips–Perron test

В статистика, то Тест Филлипса – Перрона (названный в честь Питер С. Б. Филлипс и Пьер Перрон ) это единичный корень тест.^[1] То есть используется в Временные ряды анализ для проверки нулевая гипотеза что временной ряд интегрированный порядок 1. Он основан на Тест Дики – Фуллера нулевой гипотезы ${ displaystyle rho = 1}$ в ${ displaystyle Delta y_ {t} = ( rho -1) y_ {t-1} + u_ {t} ,}$, куда ${ displaystyle Delta}$ это первое отличие оператор. Словно расширенный тест Дики – Фуллера, тест Филлипса – Перрона решает проблему, связанную с тем, что процесс, генерирующий данные для ${ displaystyle y_ {t}}$ может иметь более высокий порядок автокорреляции, чем допускается в тестовом уравнении, что делает ${ displaystyle y_ {t-1}}$ эндогенным и, таким образом, опровергающим принцип Дики-Фуллера t-тест. В то время как расширенный тест Дики – Фуллера решает эту проблему, вводя лаги ${ displaystyle Delta y_ {t}}$ в качестве регрессоров в тестовом уравнении тест Филлипса – Перрона делает непараметрический поправка к статистике t-критерия. Тест устойчив по отношению к неуказанным автокорреляция и гетероскедастичность в процессе возмущения тестового уравнения.

Дэвидсон и Маккиннон (2004) сообщают, что тест Филлипса-Перрона работает хуже в конечных выборках, чем расширенный тест Дики-Фуллера.^[2]

Рекомендации