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 ***
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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!!