Vector-error-correction model mit kointegrierten Variable

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Vector-error-correction model mit kointegrierten Variable

Beitragvon tenor » Di 3. Sep 2013, 18:33

Hallo,

ich versuche im Moment ein Vector-error-correction-model zu schätzen und habe eine Frage bzgl. der kointegrierten Variablen.
Konkret geht es darum, dass ich Forecasts mit einem rollierenden Fenster machen muss und festgestellt habe, dass drei meiner fünf Variablen immer I(1) sind, allerding wechselt die vierte Variable in Abhängigkeit des rollierenden Fenster mal zwischen I(0) und I(1).
Es sind insgesamt fünfhundert einzelne Forecasts, also eine große Anzahl an Schätzungen und für die mir zur Verfügung stehende Zeit definitiv zu groß um jedes Mal zu testen welchen Order die Variable gerade hat und dann das Model anzupassen.
Nun meine Frage: Ich arbeite mit einer Toolbox für Matlab in der ich die Fehlerkorrekturterme automatisch berechnen lassen kann. Allerdings muss ich dann alle Variable dort eingeben, also auch die vierte, die immer mal wieder wechselt und die fünfte die komplett I(0) zu sein scheint. 1. kann mir jemand sagen, ob es den forecasts schadet wenn eine I(0) variable differenziert wird und zweitens, welche Auswirkungen hat es wenn eine I(o) Variable in den Fehlerkorrekturterm miteinbezogen wird? ´

Vielen Dank schonmal im Voraus
tenor
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Re: Vector-error-correction model mit kointegrierten Variabl

Beitragvon DHA3000 » Mi 4. Sep 2013, 13:52

Erst einmal ist die Frage, wie du die Stationarität validierst. Der DF-GLS-Test wäre vielleicht adequater als der ADF, den du jetzt vermutlich verwendest.


Ansonten hast du doch bestimmt schon nachgelesen, was mit Variablen ist, die sich anfangs I(0) verhalten, oder? Eine Lösung wäre, diese als exogen zu modellieren, also nicht in der Kointegrationsbeziehung.

Wenn du schon mit Matlab arbeitest, kannst du sicherlich auch eine Schleife programmieren, die bei jeder Unit-Root-Analyse angibt, ob die Variable I(1) ist oder nicht. Und das plottest du einfach (Dummy 0, 1). Das selbe gilt für die Konstanz des Kointegrationsvectors. Dann sieht man sehr einfach, wie stabil das Ganze ist.


Wenn das zuviel ist, Annahmen treffen. ;)
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