¿Qué significa "co-integración" en las estadísticas?

• El trabajo conjunto

En el fondo: El modelo de regresión clásica está basado en variables de datos planas, por lo que no se puede usar un modelo de regresión clásica para variables no planas, de lo contrario se producen muchos problemas, como la regresión falsa. Debido a que muchos problemas económicos no son estables, esto genera grandes limitaciones para el método de análisis de regresión clásica. Debido a que la mayoría de las secuencias de tiempo en las aplicaciones reales no son estables, los métodos diferenciales generalmente se utilizan para eliminar las tendencias inestables que contienen las secuencias, lo que permite construir modelos después de la estabilización de las secuencias, como el uso del modelo ARIMA.

• ¿Qué es lo que está pasando? La teoría de la concreción y sus métodos, presentados en 1987 por Engle y Granger, ofrecen otro camino para el modelado de secuencias no planos. Aunque algunas variables económicas no son secuencias planes en sí mismas, es posible que sus combinaciones lineales sean secuencias planes. Esta combinación lineal plana se conoce como ecuación de concreción integral y se puede explicar como una relación de equilibrio estable a largo plazo entre las variables.Por ejemplo, el consumo y el ingreso son secuencias de tiempo no estables, pero tienen una relación de coexistencia. Si no lo tienen, el consumo a largo plazo puede ser mayor o menor que el ingreso, por lo que los consumidores consumen irracionalmente o acumulan ahorros.Suponiendo que algunos indicadores económicos están vinculados a un sistema económico, en el largo plazo estas variables deberían tener una relación de equilibrio, que es el punto de partida fundamental para establecer y probar modelos. En el corto plazo, debido a la influencia de las estaciones o a la interferencia aleatoria, estas variables pueden desviarse de la media. Si esta desviación es temporal, con el tiempo volverá a un estado de equilibrio; si esta desviación es duradera, no se puede decir que haya una relación de equilibrio entre estas variables. El concepto de conjugado es un concepto muy poderoso; porque el conjugado nos permite trazar una relación de equilibrio o equilibrio entre dos o más series. Para cada serie, por separado, puede ser inestable, y las matrices de estas series, como la media, la diferencia de cuadratura o la diferencia de conjugado, cambian con el tiempo, mientras que las series de combinaciones lineales de estas series pueden tener una naturaleza invariable con el tiempo.

• Definición: El intervalo entre los fracciones de un vector de k dimensiones Yt = (y1t, y2t,...,ykt) se denomina coordenada de rango d, b, y se escribe como Yt CI (d, b), si se cumple: (1) y1t, y2t,..., yykt son enteros de orden d, es decir, YtI (d), que requieren que cada componente de Yt sea yitI (d); (2) Existe un vector no cero β= (β1, β2,..., βk) que hace que β YtI (d-b), 0 < b≤d, Yt es el vector de integración y β es el vector de integración.

• Condiciones: La relación de coherencia existe bajo la condición de que las secuencias de tiempo {x} y {y} de las dos variables sean la misma secuencia de enteros de un solo grado, I (d) (esto no se aplica a la coherencia de múltiples variables). Por lo tanto, antes de probar la relación de coherencia de las dos variables y x, se realiza una prueba de estabilidad de las dos secuencias de tiempo {x} y {y} con la prueba de raíz unitaria ADF. Para saber cómo comprobar si una secuencia es estable, busque el test de raíz de unidad.

• Los siguientes datos provienen de conocimientos conocidos:

  

  

  

¿Qué es esto?