記事「MQL5における拡張ディッキー–フラー検定の実装」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.04.25 08:40 新しい記事「MQL5における拡張ディッキー–フラー検定の実装」はパブリッシュされました: 本稿では、拡張ディッキー–フラー検定の実装を示し、Engle-Granger法を用いた共和分検定に適用します。 簡単に言えば、ADF検定は仮説検定であり、観測されたデータの特定の特性が統計的に有意かどうかを判断することができます。この場合、求められる特性は系列の定常性です。 統計的仮説とは、標本で表されるデータセットについて立てた仮定です。データ全体を扱うことによってのみ、本当の真実を知ることができます。しかし、それは通常、何らかの理由で不可能です。つまり、データセットの標本は、データセット全体の仮定をするためにテストされます。ここで忘れてはならない重要な点は、統計的仮説の真偽は、標本を扱う場合には決して確実にはわからないということです。得られるのは、仮定が真か偽かということです。 ADF検定では、2つのシナリオを考えます。 時系列に単位根が存在するという帰無仮説 時系列が単位根を示さないという対立仮説 作者: Francis Dube 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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本稿では、拡張ディッキー–フラー検定の実装を示し、Engle-Granger法を用いた共和分検定に適用します。
簡単に言えば、ADF検定は仮説検定であり、観測されたデータの特定の特性が統計的に有意かどうかを判断することができます。この場合、求められる特性は系列の定常性です。 統計的仮説とは、標本で表されるデータセットについて立てた仮定です。データ全体を扱うことによってのみ、本当の真実を知ることができます。しかし、それは通常、何らかの理由で不可能です。つまり、データセットの標本は、データセット全体の仮定をするためにテストされます。ここで忘れてはならない重要な点は、統計的仮説の真偽は、標本を扱う場合には決して確実にはわからないということです。得られるのは、仮定が真か偽かということです。
ADF検定では、2つのシナリオを考えます。
作者: Francis Dube