statsmodels.tsa.stattools.zivot_andrews¶

statsmodels.tsa.stattools.zivot_andrews = <statsmodels.tsa.stattools.ZivotAndrewsUnitRoot object>¶

Zivot-Andrews 结构断点单位根检验。

Zivot-Andrews检验用于在存在序列相关性和单一结构突变的情况下，检验单变量过程中的单位根。

Parameters:¶

xarray_like

要测试的数据系列。

trimfloat

在范围 [0, 0.333] 内，排除在断期计算之外的序列开始/结束部分的百分比（默认=0.15）。

maxlagint

测试中包含的最大滞后阶数，默认是12*(nobs/100)^{1/4}（Schwert, 1989）。

regression{“c”,”t”,”ct”}

回归中包含的常数和趋势阶数。

• “c” : 仅常数（默认）。

• “t” : 仅趋势。

• “ct” : 常数和趋势。

autolag{“AIC”, “BIC”, “t-stat”, None}

使用自动选择时选择滞后长度的方法。

• 如果为None，则使用maxlag个滞后。

• 如果选择“AIC”（默认）或“BIC”，则滞后阶数的选择是为了最小化相应的信息准则。

• 基于“t-stat”的最大滞后选择。从最大滞后开始，并逐步减少滞后，直到最后一个滞后的t统计量在使用5%显著性水平的检验中显著。

Returns:¶

zastatfloat

检验统计量。

pvaluefloat

基于MC导出的临界值的p值。

cvdictdict

检验统计量在1%、5%和10%水平下的临界值。

baselagint

用于周期回归的滞后阶数。

bpidxint

与内生计算的断点周期对应的x的索引，其值范围为[0..nobs-1]。

注释

H0 = 带有单一结构断裂的单位根

算法遵循 Baum (2004/2015) 对原始 Zivot-Andrews 方法的近似。与在每个候选断点期执行自回归滞后回归（如原始论文所述）不同，在基础模型（常数 + 趋势，无虚拟变量）上预先运行单个自回归滞后回归以确定最佳滞后长度。然后，此滞后长度用于所有后续断点期回归。这导致运行时间显著减少，但也比原始 Zivot-Andrews 方法的检验统计量略微悲观，尽管并未尝试表征大小/功效权衡。

参考文献

[1]

Baum, C.F. (2004)。ZANDREWS: Stata模块，用于在存在结构断裂的情况下计算Zivot-Andrews单位根检验，”统计软件组件S437301，波士顿学院经济系，修订于2015年。

[2]

Schwert, G.W. (1989)。单位根检验：蒙特卡罗研究。《商业与经济统计杂志》，7: 147-159。

[3]

Zivot, E., 和 Andrews, D.W.K. (1992)。关于大崩盘、石油价格冲击和单位根假设的进一步证据。商业与经济研究杂志, 10: 251-270。