XTWEST: módulo Stata para teste de cointegração em painéis heterogêneos O comando xtwest implementa os testes de cointegração de quatro painéis desenvolvidos por Westerlund (2007). A idéia subjacente é testar a ausência de cointegração, determinando se existe correção de erro para membros individuais do painel ou para o painel como um todo. Os testes são gerais o suficiente para permitir um grande grau de heterogeneidade, tanto na relação de cointegratura de longo prazo quanto na dinâmica de curto prazo e dependência tanto dentro quanto entre as unidades de seção transversal. A rotina é descrita em Persyn e Westerlund (2008), Stata Journal 8 (2), 232-241. A rotina baseia-se na rotina de N. J. Coxs - matvsort-, que está incluída no pacote. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você possui o aplicativo apropriado para vê-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente porque os arquivos podem ser grandes. Componente de software fornecido pelo Departamento de Economia da Boston College em sua série de Componentes de Software Estatístico com o número S456941. Ao solicitar uma correção, mencione esse identificador de itens: RePEc: boc: bocode: s456941. Veja informações gerais sobre como corrigir o material no RePEc. Para questões técnicas relativas a este item, ou para corrigir seus autores, títulos, resumo, informações bibliográficas ou de download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se você é o autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, encorajamos você a fazê-lo aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item sobre o qual não temos certeza. Se as referências faltam completamente, você pode adicioná-las usando este formulário. 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A matemática mostrou essencialmente que, se você fizer um estoque longo A e um estoque curto B com algum fator de hedge apropriado para cancelar os termos de derivação na equação de movimento browniano, então você fica com um sinal estacionário que é o spread entre os dois estoques. As matemáticas também mostraram que, na expectativa, a mudança diária na propagação é zero () e, portanto, qualquer desvio desta apresenta a oportunidade de um comércio. Supunha-se que os termos de crescimento de estoque e são constantes (ou a velocidade variável ao longo do tempo, ambos na mesma taxa) ou, em outras palavras, a relação de hedge é constante. Esta publicação detalhará como encontrar a relação hedge e apresentará o teste Augmented Dicky Fuller que pode ser usado para se identificar com um certo nível de confiança se o spread for estacionário e, portanto, cointegrado. Determinar o fator de cobertura define o spread para Ele é necessário para encontrar o fator de hedge, n, para satisfazer a equação acima. O fator de hedge é facilmente encontrado regredindo o. Observe que os preços estão sendo regredidos e não os retornos diários. Examinando os resíduos Uma vez que o fator de cobertura foi encontrado, os resíduos da regressão devem ser analisados. O residual é o quanto o spread mudou para um determinado dia, toda a idéia da regressão foi identificar o fator de cobertura que mantém a mudança diária do spread o mais próximo possível do zero (queremos que os resíduos sejam zero). Se os resíduos contiverem uma tendência, isso implica que a mudança diária do spread tem uma direção líquida e fará com que o spread se alargue ou contraa consistentemente. Se os resíduos não contêm nenhuma tendência, isso implica que a mudança diária da propagação oscilará em torno de zero (é estacionária). O que os resíduos a analisar estão abertos ao debate, você pode querer levar outro conjunto de dados a partir de um ponto diferente e aplicar o fator de cobertura que você calculou na regressão acima para este novo conjunto e analisar os resíduos, isso ajuda a identificar uma sobreposição Durante a regressão. Para um processo AR (1) onde e qual o valor dos resultados em um sinal estacionário Tire as expectativas, já conhece e a média é zero e constante Grande trabalho Você resumiu este conceito relativamente confuso com relacionamentos estatísticos e intuitivos muito simples. Eu encontrei o seu blog há apenas uma hora, e eu não posso esperar para ler todas as postagens e contribuir (se eu puder) para suas opiniões e discussões. Bem feito, e ansioso para ler mais de você. Gekko, isso é incrível. Minha única pergunta é o que os dados estamos usando. Você está apenas escolhendo um dia e ver se esse dia é co-integrado e, assim, todo o par é co-integrado. Olá, Gekko, artigo de Nice. Mas eu gostaria de saber se ao aplicar um ADF ao spread A 8211 wB, não é um pouco 8216abrupt8217 para determinar se a propagação está estacionária e, portanto, cointegrada. Quero dizer, testar a estacionaridade é uma coisa e a co-integração é outra coisa. Por exemplo, se você aplicar o teste KPSS no primeiro spread, não tenha certeza de que ele lhe dará um resultado estacionário. IMHO, para testar a cointegração, você precisa determinar se é estacionário, a maioria das ações estão, na forma I (1), mas então você precisa verificar se seus resíduos estão estacionários, com engle ou um pouco mais complicado com Johansen. Então, minha pergunta foi, você acha que não fazemos esses testes, prejudicamos a eficácia da estratégia8230. Qual teste estatístico pode ser usado para testar os fatores comerciais. Excelente publicação em um tema fascinante de cointegração. Você sabe de alguma pesquisa sobre a estabilidade de uma série de tempo de cointegração? Todas as provas (ADF, EG, Johansen) testadas dentro de um determinado período de tempo e podem dizer se, durante esse período, as séries estão cointegradas. No entanto, como você sabe se essa cointegração (valores de cobertura) será estável no futuro. Recentemente, alguém me fez uma pergunta interessante: por que eu configurarei o atraso para 0 ao fazer tais testes de cointegração, refleti sobre isso por algum tempo. A minha resposta é que estamos usando o teste de estacionaria para descobrir se os spreads estão retornando a 0. Configurar um atraso diferente de 0 implicaria que esperamos que a série de propagação realmente contenha uma parte regressiva automática nele. Agora, esta é uma pergunta realmente complicada para responder: essa expectativa realmente faria sentido ou não, eu tende a negar isso, mas I8217m não é inteiramente certo. Qualquer opinião Deixe uma resposta Cancelar resposta
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