É obrigatório realizar testes de raiz unitária em uma determinada série de tempo. A saída obtida em Stata me confunde um pouco. No meu melhor conhecimento, estou obtendo dois resultados conflitantes, a Stata indicando que as séries temporais se encaixam em um processo de raiz unitária, ao mesmo tempo que aparentemente dizem que o coeficiente é significativamente diferente de zero, o que contradiz a idéia de que as séries temporais seguem de fato uma raiz unitária processo. Esta é a saída obtida em Stata: Claramente, a estatística de teste está indicando que a hipótese nula é aceita e, portanto, a série de tempo se encaixa no processo de uma raiz unitária. No entanto, o p-valor obtido para L1 é 0.000 indicando que é significativamente diferente de zero (0.1314633 não pode ser tratado como sendo 0). Eu li em algum lugar que isso pode estar relacionado com o teste Augmented Dickey Fuller, no entanto, não consigo encontrar esse link novamente. Eu também executei o teste de Dickey Fuller aumentado usando atrasos, além do teste Philips-Perron e obtive resultados semelhantes. Alguém teria alguma idéia de por que o ADF está dando tais resultados e qual poderia ser a causa dessa anomalia perguntada em 14 de abril 14 às 17:21. Seu teste indica que a série segue uma raiz da unidade. Observe que o teste DF é um lado, então você não deve pensar em valores absolutos. Sua estatística de teste é 8.943 que é claramente superior a -1.950 para que você não possa rejeitar o nulo de uma unidade de raiz da série. Dito isto, acho que você terá muito baixo poder porque você tem apenas 48 observações. Quando você tem poucas observações, parecerá que a série não significa reverter quando de fato, com mais observações, será uma reversão significante. Em segundo lugar, eu tentaria aumentar a regressão do ADF com uma tendência e mais atrasos. A autocorrelação no termo de erro invalidará o teste DF. Portanto, use o teste ADF com mais atrasos para explicar a autocorrelação. 1) Olhe para o ACF para determinar aproximadamente quantos atrasos você precisa incluir. 2) Remova atrasos insignificantes 3) Quando todos os atrasos incluídos são significantes para o valor t da variável de interesse. Se for inferior a -1.950, então você não possui uma raiz de unidade, se for superior, então você possui uma raiz de unidade (o que de fato você tem). Como mencionado, seu problema é com as baixas observações e a falta de atrasos e provavelmente também uma tendência de tempo na regressão. Respondeu Jul 11 14 às 13:08 Seu link retorna a essa pergunta em vez de aos documentos do Stata - algo provavelmente deu errado quando você tentou colar o link. Talvez você quisesse direcionar os leitores para statamanuals13tsdfuller. pdf. Observe que este é um teste unilateral: talvez você possa querer mudar sua avaliação da saída à luz desse ndash whuber 9830 14 de abril 14 em 17: 52Im tentando modelar uma série de tempo (logconsommation) em um ARIMA (p, D, q) usando Stata. Então eu começo por determinar d, transformando minhas séries temporais para torná-lo estacionário. Minha pergunta é que, ao realizar um teste de Dickey Fuller aumentado para testar estacionança, eu tenho que escolher o número de atrasos. É este número de atrasos relacionados à p do modelo ARMA (p, q), eu estimarei mais tarde. Como pode ser determinado sem usar dfgls. Tentei usar vários atrasos diferentes, mas não sei como escolher: adiciono uma tabela Dos resultados obtidos. Use ac e pac em Stata para avaliar os possíveis atrasos. No entanto, se você estiver usando o modelo ARMA, é normal estimar a arma para os modelos candidatos com p0, q1 e assim por diante para p3 e q3. Em seguida, obtenha o aic e o bic. O modelo com o aic ou bic mais baixo é escolhido. Os atrasos escolhidos por esses critérios podem ser diferentes, mas você deve ter certeza de que os resíduos desses modelos são ruídos brancos nos intervalos escolhidos. Respondeu 25 de maio às 19:41
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