ADF Test mit r über ur.df

Analyse von Zeitreihendaten sowie weitere Ökonometrische Modelle.

ADF Test mit r über ur.df

Beitragvon HansGe34 » Mo 6. Jan 2020, 19:57

Hallo Liebe Community,

Für die Engel Granger Korrelationsanalyse, mache ich einen ADF-Test.
Folgendes ist beim ADF Test für den Consumer Price Index rausgekommen.

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###############################################
# Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #
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Test regression trend


Call:
lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + tt + z.diff.lag)

Residuals:
       Min         1Q     Median         3Q        Max
-0.0142742 -0.0011353  0.0000172  0.0011848  0.0100616

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  5.038e-02  8.231e-03   6.121 1.92e-09 ***
z.lag.1     -1.062e-02  1.815e-03  -5.854 8.86e-09 ***
tt           2.006e-05  4.217e-06   4.758 2.59e-06 ***
z.diff.lag   4.663e-01  3.932e-02  11.860  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.002284 on 484 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.4675,   Adjusted R-squared:  0.4642
F-statistic: 141.7 on 3 and 484 DF,  p-value: < 2.2e-16


Value of test-statistic is: -5.8539 37.4487 30.2814

Critical values for test statistics:
      1pct  5pct 10pct
tau3 -3.98 -3.42 -3.13
phi2  6.15  4.71  4.05
phi3  8.34  6.30  5.36


Fragen:
1) Wo sehe ich die Anzahl der Lags? (Formel war ur.df(cpi,type="trend",selectlags="AIC") AIC soll mir ja die optimale Anzahl der Lags wiedergeben, so wie ich das verstanden habe.
2)Da der t-value von -5.8539 ja kleiner als tau3 ist, liegt stationarität vor oder?
3) Falls meine Annahme in 2) stimmt, was muss ich mit meinen Daten machen, damit diese nicht-stationär sind?

Vielen Dank für eure Hilfe!!
HansGe34
 
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