計量経済学：なぜ共統合が必要なのか - ページ 11

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LeoV:

その場合、2つの系列の非定常性は同一でなければならず、引き算によってそれ（非定常性）は消滅する。

もし違うなら、引き算の後、3番目の種類の非定常系列が得られる。

2つの非定常系列の非定常性をどのように、どのようなパラメータで比較することができるのか？


非定常性が同一であるとはどういう意味ですか？
 
Avals: 非定常性とは何か？

相当する。つまり、2つの系列は同じ法則に従って動いているのです。そして、それらを差し引くと、定常系列が得られる--非定常性が補われるのである。
 
しかし、そこで次の疑問が生じる。もし、2つの列が過去に同じ法則に従って同じように動いたとしたら、未来にも同じように動くという保証はどこにあるのだろうか？)))
 
LeoV:

イコールです。つまり、2つのシリーズは同じ法則で動いているのです。そして、それらを差し引くと、定常系列になる--非定常性が補われるのです。

どうしてですか？同じ法則で動く2列は、同じ2列なのか？また、「法則を引き算する」というのは、どのような方法なのでしょうか。
 
faa1947: スプレッド・トレーディングは、気配値が極端な値からゼロに戻るという確信がありますが、どのくらい後に戻るのでしょうか？

また、帰還時間も定常系列そのものから推定している。通常、あまり良くない指数関数 型の法則に従って分布している。

Stat.arb.は何十年も前からあり、本格的な作品があります。

 
Demi: どうですか？同じ法則で動く2列は、同じ2列なのか？また、「法則を引き算する」というのは、どのような方法なのでしょうか。

私自身、この問いに対する答えはわかりません。しかし、faa1947は、ある非定常系列から別の非定常系列を引き、定常系列を得ます。つまり、非定常性が減算によって補正されているので、2つの系列は同じ法則で動いていると結論づけることができる。
 
LeoV:

私自身、この問いに対する答えはわかりません。しかし、faa1947は、ある非定常系列から別の非定常系列を引き、定常系列を得ます。つまり、非定常性が減算によって補正されているため、2つの系列は同じ法則に従って動いていると結論づけることができるのです。

引き算とはちょっと違う。

私は、コイネグレーションのアプローチとして、2つの方法を意識しています。

(1) 回帰コイネグレーション

(2) パネルコインテグレーション検定

このトピックでは、最初のものを使用します。目標は、共和分ベクトルを得ることである。トピックの最初のページで推定してお伝えしています。このベクトルにすべての回帰項、ここでは乗数＝1の左辺、右辺は3項（1ページ参照）を乗じ、右辺から左辺を引くと、定常系列が得られます。これは、系列の積分が同じであれば可能です。だから、「引いて得た」と言う必要はないのです。積分の等質性の条件があり、私が理解した限りでは、複数のベクトルが存在する可能性があります。今となっては、常にベクトルが取れるかどうか思い出せません。

 
Mathemat:

Stat.arb.は何十年も前からあり、真面目な文章もある。

馴染みがないと思います。リンクを張っていただくことは可能でしょうか。
 
LeoV:
しかし、そこで次の疑問が浮かびます。もし、2つの系列が過去に同じ法則に従って同じように動いたのなら、将来も同じように、同じように動くという保証はどこにあるのでしょうか？)))

私の経験では、eurusdシリーズの統合が変わったと思います。指数系列の統合が同じように変化しているかどうかはわかりません。 もし変化していなければ、共和分も発生しません。

 
Avals:

非定常性とは何か？

平等な統合。ここでいう意味とは、次のようなものです。商を微分する、つまり隣り合うバーの差を取るのです。定常系列が得られたなら、元の系列は積分され、I(1)と書かれる。もし、I(2)などと2回微分していたら5まで見た。 この手順が単位根検定である。元の商-レベルを確認します。では、その違いは何かというと、順序があります。
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