Rでの単位根検定はadf.test()関数よりCADFtest()関数がいいのでは？ - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
時系列データをあまり扱わないのでまじめに考えてなかったんですが、Rで単位根検定をする場合、拡張ディッキー＝フラー検定（augmented Dickey–Fuller test）を実施してくれるadf.test()という関数があります。 しかしこの関数は、 考慮するラグの次数を指定しなかった場合、サンプルサイズ（時系列データの長さ）を基準にして自動選択している 定数項もトレンド項も含むパターンしかやってくれない という制限があり、後者についてはたいていの場合含めといたほうがいいらしいので問題ないとして、前者はよくわからない基準であって*1、本来はAICなどに基づいて選択されたラグ次数を用いたモデルで検定したほうがいいと思われます。実際ラグ次数によって結果がけっこう変わることもあるので、慎重に選んだほうがいいかと思います。 ということで、以下の記事で説明されているように、CADFtestパッケ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
RでVARモデル＆インパルス応答関数を求めるとき、「ショックの値」をどうやって出すのか？ - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート