Feilvektorkorrigeringsmodell (MCVE)
Error Vector Correction Model (MCVE) er en utvidelse av VAR-modellen som innebærer tillegg av korreksjonsperioden for den forsinkede feilen i autoregresjon for å gjøre et estimat som tar hensyn til myntintegrering av to variabler.
Med andre ord inkorporerer MCVE-modellen myntintegrering ved hjelp av feilkorreksjonsbegrepet som en ny uavhengig variabel i VAR-modellen.
På denne måten kan vi lage estimater av den avhengige variabelen med tanke på dens forsinkede verdier, de forsinkede verdiene til den andre variabelen og den forsinkede feilkorreksjonsperioden (mynt integreringseffekt).
Anbefalte artikler: myntintegrering, VAR-modell, autoregressiv modell.
Myntintegrering
Myntintegrasjonen mellom to tilfeldige variabler er tilstedeværelsen av en vanlig stokastisk trend. Med andre ord deler variablene, til tross for at de er tilfeldige, en trend. For eksempel, gitt en viss tidsperiode, kan det skje at en variabel stiger og den andre også. Det samme for motsatt sak.
Tilstedeværelsen av myntintegrering innebærer ikke at variablene stiger eller faller i de samme relative enhetene, men snarere at det er en heterogen spredning mellom variablene.
Feilrettingsterm
Feilkorreksjonsbegrepet eller kointegrasjonskoeffisienten forteller oss om det er myntintegrering på en visuell og unøyaktig måte. For å ta en så avgjørende beslutning anbefales det å bruke statistikk som EG-ADF-kontrasten.
Matematisk definerer vi variabelen Xt og Yt som to tilfeldige variabler som følger en normal normal sannsynlighetsfordeling av gjennomsnitt 0 og varians 1.
Deretter innebærer tilstedeværelsen av mynt integrering det
Det er integrert klasse 0.
Parameteren d er kointegrasjonskoeffisienten. Denne koeffisienten oppnås med tanke på at du må eliminere den vanlige forskjellen.
De økonometriske metodene som brukes er kombinasjonen av generaliserte minste kvadrater med Dickey-Fuller-testen.
Med andre ord, hvis vi ser at forskjellen mellom de to seriene ikke følger noen tydelig trend, bestemmer vi at myntintegrasjonen mellom de to variablene er grad 1 og at feilkorreksjonstermin er integrasjonsgrad 0.
Skjematisk
- Hvis vi ser en trend mellom de to variablene => sjekkdifferanse => forskjellen ikke følger en tydelig trend => feilkorreksjonsbegrepet er integrering av grad 0 => det er myntintegrering mellom de to variablene (integrering av grad 1).
- Vi ser ikke en trend mellom de to variablene => sjekkdifferanse => forskjell hvis det er en tydelig trend => feilkorreksjonsbetegnelse er integrering av grad 1 => det er ingen myntintegrering mellom de to variablene (integrering av grad 0).
Modellformel VAR (p, q):
Grunnlaget for MCVE er Vector Autoregressive (VAR) -modellen:
For å transformere VAR-modellen til en MCVE-modell, må vi:
- Legg til korreksjonsperioden for feilen som har ligget en periode:
- Legg til tegn på økningen til de forsinkede uavhengige variablene for å referere til det faktum at vi bruker den første forskjellen.
2-variabel MCVE-modellformel
Deretter MCVE av to variabler Xt og Yt (når k = 2) er:
Teoretisk eksempel
Kan vi fastslå at det er myntintegrasjon mellom avkastningen til AlpineSki-aksjen og NordicSki-aksjen? Forteller forskjellen i absolutt verdi mellom AlpineSki og NordicSki (| A-N |) noe?
