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ジョハンセン検定 : ミニ英和和英辞書
ジョハンセン検定[てい]
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〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。

検定 : [けんてい]
  1. (n,vs) official certification 2. approval 3. inspection 

ジョハンセン検定 : ウィキペディア日本語版
ジョハンセン検定[てい]
ジョハンセン検定(ジョハンセンけんてい、)とは、統計学において、いくつかの、例えば k 個の単位根時系列共和分関係に対する仮説検定の手続きである。にちなんで名づけられた。ジョハンセン検定は複数の共和分関係に対する検定を可能とするため、単一の(推定された)共和分関係における残差に対して単位根についてのディッキー–フラー検定(ないしは拡張ディッキー–フラー検定)を行うエングル–グレンジャー検定より一般的に応用しやすい。
ジョハンセン検定にはトレース検定と固有値検定の2種類があり、この2つの検定から得られる推測はほんの少し違う。トレース検定の帰無仮説は共和分ベクトルの数が ''r'' = ''r''
* < ''k'' であるというものに対し、対立仮説は ''r'' = ''k'' となる。検定の手続きは ''r''
* を 1,2,... と増やしていき、最初に帰無仮説が棄却されなかった ''r''
* を ''r'' の推定値とするものである。"最大固有値"検定の帰無仮説はトレース検定と同じだが、対立仮説は ''r'' = ''r''
* + 1 となる。そして最大固有値検定の手続きも同様に ''r''
* を 1,2,... と増やしていき、最初に帰無仮説が棄却されなかった ''r''
* を ''r'' の推定値とするものである。
単位根検定と同様に、定数項もしくはトレンド項のどちらか、または双方をモデルに組み入れている。一般的な(VAR)モデルについて
:X_=\mu+\Phi D_+\Pi_X_+\cdots+\Pi_X_+e_,\quad t=1,\dots,T
となる。ここで誤差修正について2つの特定化が考えられる。つまり2つのVECM(ベクトル、)が考えられる。
1. 長期VECM:
::\Delta X_t =\mu+\Phi D_+\Pi X_+\Gamma_\Delta X_+\cdots+\Gamma_\Delta X_+\varepsilon_t,\quad t=1,\dots,T
:ここで
::\Gamma_i = \Pi_1 + \cdots + \Pi_i - I,\quad i=1,\dots,p-1. \,
2. 一時的VECM
::\Delta X_=\mu+\Phi D_-\Gamma_\Delta X_-\cdots-\Gamma_\Delta X_+\Pi X_+\varepsilon_,\quad t=1,\cdots,T
:ここで
::\Gamma_i = \left(\Pi_+\cdots+\Pi_p\right),\quad i=1,\dots,p-1. \,
これら2つは同じものである。両方のVECMにおいて
: \Pi=\Pi_+\cdots+\Pi_-I. \,
となる。Π に何を選ぶかは推測しなくてはならない。もし同じものを選べば説明力も同様に同じとなる。
== 脚注・参考文献 ==

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抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「ジョハンセン検定」の詳細全文を読む




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