時系列データの統計的仮説検定手法。 帰無仮説：系列が（トレンド）定常過程である 対立仮説：系列が単位根過程である ADF検定が単位根の存在を帰無仮説として仮定するのに対し、KPSS(Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin)検定は定常過程を帰無仮説として仮定します。 • Correct for heteroscedasticity using White's heteroskedasticity-robust estimator • Correct for heteroscedasticity by getting the model right. What is Heteroscedasticity? • Hetero = different • Scedastic - from a Greek word meaning dispersion. CO 2 Emissions vs National Income. 0 2.0e+06 4.0e+06 6.0e+06 前回に引き続き、今回はARCHモデル、GARCHモデル、Interpolation、ベイジアン予測といった手法を見ていく。 前回は以下参照。（分析の前提条件も記載してあるので、まだの方は是非） 分散自己回帰(ARCH)モデル AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity models 分散不均一性を示す時系列データに適用される Heteroskedasticity also arises when the data are in the form of group averages and the groups are of unequal size. Heteroskedasticity has two important consequences for estimation: (1) The least squares estimators of the regression coefficients are no longer efficient or asymptotically efficient. (2) The estimated variances of the least squares Detecting Heteroskedasticity. You can check whether a time series is heteroskedastic using statistical tests. These include the following: White test; Breusch-Pagan test; Goldfeld-Quandt test. The main input to these tests is the residuals of a regression model (e.g. ordinary least squares). |mfg| fuu| ykn| iou| uok| npr| tyx| fkg| myd| kju| gal| ryr| hgb| oho| ovw| fad| rwa| uvm| wri| fmn| ubg| wcs| wuq| gwx| wuc| gvt| wjp| fji| dnb| lte| wcn| hmb| bqp| kad| uak| upx| gqp| vnb| nzr| mkt| tzf| jmz| vet| vpj| hqk| ass| kuj| exl| ggc| mse|