Myntintegrasjon er et sterkt langsiktig forhold. Det faktum at to variabler er myntintegrert, innebærer at selv om de vokser eller faller, gjør de det på en synkronisert måte og opprettholder dette forholdet over tid.
Konseptet med myntegrering oppstår fra problemet med å prøve å vite om to eller flere variabler faktisk er relatert. Mange forhold mellom variabler kan være falske, det vil si falske. Spurious betyr at, selv om det statistisk sett ser ut til at de er i slekt, er det ren sjanse. Her er en graf som relaterer to variabler (x og x1).
Denne grafen er konstruert med to serier tilfeldig generert av statistisk programmeringsprogramvare kalt R Studio. Siden variablene er generert tilfeldig, er det minste eksisterende forholdet ren tilfeldighet. Imidlertid ser vi på grafen at de har et stabilt forhold. Når x vokser, vokser også x1.
Videre, ved å lage en lineær regresjonsmodell som forklarer verdien av x i henhold til x1, får vi regresjonslinjen som er tilstede i grafen. Dette indikerer en R i kvadrat på 0,62, det vil si at x1 er i stand til å forklare 62% av variasjonene i x.
Det faktum at disse to seriene, som er helt tilfeldige og uavhengige av hverandre, kan ha et tilsynelatende forhold, åpner døren til en verden av uendelige muligheter der mange ikke-relaterte variabler kan synes å være relatert. I denne forstand har myntintegrasjonstestene ansvaret for å avgjøre om dette forholdet er sant og gir mening, eller er det falskt. Siden de er statistiske tester basert på matematiske formler, er de ikke feilbare. Imidlertid er de veldig krevende tester som sikrer en svært høy sannsynlighet for å unngå falske forhold.
Fremgangsmåte for å utføre en mynt integreringstest
For å forenkle forklaringen vil vi bare håndtere to variabler (x og x1). For eksempel inflasjon og renter, eller BNP og arbeidsledigheten. Dermed skal vi liste opp trinnene for å avgjøre om et forhold er falskt eller ikke, ved hjelp av en mynttegrasjonstest.
- Etabler forholdet mellom variablene
Den kraftigste måten å intuitere forholdet mellom to variabler i økonomi er logikk. Statistikk, og mer spesifikt økonometrikk, prøver bare å sette tallene. Men det må være økonomen eller økonometrikeren som gjennom økonomisk teori etablerer logikken i forholdet.
- Pakk ut dataene og generer modellen
Når dataene er hentet ut, er de pålitelige og mangler estimeringsfeil, vil modellen bli generert. Selv om det er flere situasjoner, kan vi finne oss selv, for å forenkle, overfor to scenarier:
- x og x1 er stasjonære. Det er estimert av ordinære minste kvadrater (OLS)
- Serien er ikke stasjonær, men de er mynt integrert.
- Cointegration test
Den mest berømte mynt integrasjonstesten er Dickey-Fuller-testen. Testen er utført på serien av rester. Det vil si at vi lager modellen. I vårt tilfelle prøver vi å forklare x i form av verdiene til x1. Og vi har et estimat av verdiene til x. Forskjellen mellom de faktiske verdiene på x og estimatet på x kalles restverdien. Testen er utført på serien av rester. På denne måten, hvis det kan bekreftes av testen at restene er stasjonære, vil variablene bli myntintegrert. Ellers vil de ikke være det.
Hva er myntintegrering nyttig for?
Myntintegrering er nyttig i økonomi for å lage pålitelige prediktive modeller. Også når det gjelder handel når du bruker statistiske arbitrasjeteknikker som parhandel. Eller å lage modeller basert på makroøkonomiske variabler som gjør det mulig å estimere verdien av en eiendel på et gitt tidspunkt. Et tydelig eksempel på nytten av myntintegrering er i parhandel. Hvis vi ikke sørger for at to finansielle eiendeler har et stabilt forhold over tid, kan vi miste mye kapitalinvesteringer med den strategien.
Poengestimat
