Econométrie : pourquoi la co-intégration est nécessaire - page 11
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Dans ce cas, la non-stationnarité des deux séries doit être identique, de sorte qu'elle (la non-stationnarité) s'éteint par soustraction.
S'il est différent, alors après soustraction, nous obtenons un troisième type de série instable.
Comment, par quels paramètres peut-on comparer la non-stationnarité de deux séries non-stationnaires ?
qu'est-ce que cela signifie que la non-stationnarité est identique ?
Équivalent. C'est-à-dire que les deux séries se déplacent selon les mêmes lois. Ensuite, si vous les soustrayez, vous obtenez une série stationnaire - la non-stationnarité est compensée.
Égale. C'est-à-dire que les deux séries évoluent selon les mêmes lois. Ensuite, si vous les soustrayez, vous obtenez une série stationnaire - la non-stationnarité est compensée.
Comment cela ? Deux rangées se déplaçant selon les mêmes lois sont deux rangées identiques ? Et comment "soustraire les lois" ?
Le temps de retour est également estimé à partir de la série stationnaire elle-même. Il est généralement distribué selon des lois de type exponentiel pas très agréables.
Stat.arb. existe depuis des décennies et il y a des travaux sérieux.
Je ne connais pas moi-même la réponse à cette question. Mais faa1947 soustrait une série non stationnaire d'une autre série non stationnaire et obtient une série stationnaire. Il est donc possible de conclure que les deux séries évoluent selon les mêmes lois puisque la non-stationnarité a été compensée par la soustraction.
Je ne connais pas moi-même la réponse à cette question. Mais faa1947 soustrait une série non stationnaire d'une autre série non stationnaire et obtient une série stationnaire. Il est donc possible de conclure que les deux séries évoluent selon les mêmes lois puisque la non-stationnarité a été compensée par la soustraction.
Pas vraiment une soustraction.
Je connais deux approches de la cointégration :
(1) coïntégration par régression
(2) test de cointégration en panel
La première est utilisée dans cette rubrique. L'objectif est d'obtenir le vecteur de cointégration. Il est estimé et donné sur la première page du sujet. Si l'on multiplie par ce vecteur tous les termes de régression, dans notre cas le côté gauche pour lequel le multiplicateur = 1, et le côté droit est constitué de trois termes (voir page 1), puis que l'on soustrait du côté droit le côté gauche, on obtient une série stationnaire. Cela est possible si l'intégration des séries est la même. Il n'est donc pas nécessaire de dire "soustraire et obtenir". Il existe des conditions d'égalité d'intégration et, d'après ce que j'ai compris, il peut y avoir plus d'un vecteur. Maintenant, je ne me souviens plus si on peut toujours obtenir un vecteur.
Stat.arb. existe depuis des décennies et il y a des écrits sérieux.
Mais la question suivante se pose alors : si deux séries ont évolué de la même façon dans le passé, selon les mêmes lois, alors où sont les garanties qu'elles évolueront dans le futur de la même façon, de la même manière ? )))
Mon expérience est que l'intégration de la série eurusd a changé. Je ne sais pas si l'intégration de la série d'indices a changé de la même manière. Si elle n'a pas changé, alors il n'y aura pas de cointégration.
que signifie identiquement la non-stationnarité ?
Intégration égale. Ce que l'on entend par là est le suivant. On différencie un quotient - on prend la différence des barres voisines. Si nous avons une série stationnaire, alors la série originale est intégrée et s'écrit I(1). Si nous devions différencier deux fois - I(2) etc. Vu jusqu'à 5. Cette procédure est le test de la racine unitaire. Nous vérifions le quotient d'origine - niveau. Ensuite, les différences sont dans l'ordre.