Финансовая интеграция развитых стран
Анализ степени финансовой интеграции и свободы движения капитала в США, Германии, Корее и Китае. Построение глобальной кривой доходности, ее параметры. Анализ спредов–отклонений процентных ставок от предписываемых непокрытым процентным паритетом.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 04.11.2015 |
| Размер файла | 3,0 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
|
Страна |
США |
Великобритания |
Германия |
Корея |
Китай |
|
|
Среднее значение коэффициента в первой главной компоненте |
0,66 |
0,33 |
0,39 |
0,42 |
0,32 |
На графике ниже представлены восстановленные по точкам глобальной кривой константа и коэффициент наклона:
Как и в предыдущем случае, тесты на единичный корень показали, что ряды параметров кривой нестационарны в исходном виде, но стационарны в разностях (Приложение 2а). Как и в предыдущем случае не было выявлено взаимосвязи между коэффициентом наклона глобальной кривой и первой главной компоненты динамики инфляции рассматриваемых стран. Однако для коэффициента наклона связь с экономической активностью подтвердилась: при любом разумном уровне значимости коэффициент при индексе опережающих показателей отличен от нуля (Приложение 2б). Уравнение взаимозависимости имеет вид (здесь и далее в скобках указаны стандартные ошибки):
Доля объясненной дисперсии составила 15%.
Далее, по аналогии с предыдущим случаем, были рассмотрены идиосинкратические компоненты динамики кривых и протестированы на белошумность (Таблица 2в).
Таблица 2в. P-valueтеста на белошумность идиосинкратической компоненты, все страны, восстановление кривой по точкам
|
wntestq |
|||||
|
P- value |
US |
||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.012** |
0.1197 |
0.5377 |
0.8622 |
||
|
UK |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.0091*** |
0.0103** |
0.3188 |
0.4336 |
||
|
Germany |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.0429** |
0.1639 |
0.3426 |
0.0631 |
||
|
Korea |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.1766 |
0.2050 |
0.7254 |
0.5283 |
||
|
China |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.1491 |
0.7147 |
0.0349** |
0.1095 |
Согласно проведенному тесту, при 5%-ом уровне значимости не белым шумом оказались константы для США, Великобритании и Германии, коэффициент наклона британской кривой и коэффициент изогнутости для Китая (что, скорее всего, случайно). По всей видимости, поскольку связь между деловым циклом и коэффициентом наклона была выявлена, его идиосинкратическая компонента оказалась белошумной для четырех из пяти рассмотриваемых стран. Однако взаимосвязь динамики константы с темпами инфляции не была выявлена и тест на белошумность дал отрицательный результат для трех развитых стран. Тем не менее, коэффициенты при темпах инфляции в соответствующих уравнениях регрессий снова оказались незначимы, тестирование связи с другими макроэкономическими показателями дало отрицательный результат. Это может быть связано с тем, что хотя восстановленная по точкам общая кривая очевидно является лучшей по сравнению с восстановленной по параметрам кривой аппроксимацией глобальной составляющей динамики страновых кривых, она все же недостаточно точна. По этой причине и сама кривая (в частности, ее константа) и спреды, которые вычисляются с ее помощью, в некоторой степени зашумлены, что не позволило выявить наличие зависимости ни для общей, ни для индивидуальной компонент.
Поскольку предыдущих случаях были признаки того, что Китай, возможно, следует исключить из анализа, ниже будут рассмотрены те же два метода восстановления кривой для системы из четырех стран - США, Великобритании, Германии и Кореи.
III. США, Великобритания, Германия и Корея, восстановление кривой по параметрам
По сравнению с ситуацией, рассмотренной в пункте I, первые главные компоненты четырех параметров кривой объясняют несколько больший дисперсии (Таблица 3а).
Таблица 3а. Объясняющая сила первых главных компонент параметров, без Китая, % от дисперсии
|
Параметр |
|||||
|
Доля дисперсии, объясняемая первой главной компонентой |
64,4% |
50,1% |
59,8% |
55,3% |
На приведенном ниже графике представлены полученные с помощью метода главных компонент константа и коэффициент наклона глобальной кривой.
Общая для четырех стран кривая, восстановленная с помощью глобальных параметров, имеет следующий вид:
Исходя из графического анализа, можно заключить, что глобальная кривая достаточно достоверно отражает общий элемент динамики индивидуальных кривых, по форме она очень похожа на кривую из пункта II. Тем не менее, в этом случае при вычислении главных компонент непропорционально большой (относительно реальной роли в мировой экономике) вес присваивается Корейской кривой, параметры которой наиболее волатильны. Теоретически, такое смещение может отрицательно повлиять на итоговый результат, как это было в предыдущих пунктах. Тем не менее, анализ разностейкоэффициентов и первых главных компонент инфляции и индекса опережающих показателей (тесты на единичный корень в Приложении 3а) подтвердил предсказываемые теорией и предыдущими исследованиями взаимосвязидинамики константы с темпом инфляции, а коэффициента наклона - с показателем экономической активности. Уравнение для константы глобальной кривой задается ARMAX-процессом с процессом GARCH для дисперсии и имеет вид(Приложение 3б):
Доля объясненной дисперсии в уравнении для константы составила 70%. Коэффициенты при регрессорах в данном уравнении отличны от нуля при любом разумном уровне значимости. Уравнение для коэффициента наклона и показателя деловой активности также подчиняется процессу ARMAX:
Доля объясненной дисперсии здесь составила 27%. Однако следует отметить, что коэффициент при показателе деловой активности значим при 5%-ом уровне, но не значим при 1%-ом (p-value = 0.0362).
Далее по аналогии с предыдущими пунктами был проведен тест на белошумность идиосинкратических составляющих динамики кривых (Таблица 3б):
Таблица 3б. P-valueтеста на белошумность идиосинкратической компоненты, без Китая, восстановление кривой по параметрам
|
wntestq |
|||||
|
P- value |
US |
||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.0283** |
0.005*** |
0.7942 |
0.8333 |
||
|
UK |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.0212** |
0.0911* |
0.5928 |
0.1287 |
||
|
Germany |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.1706 |
0.0169** |
0.7642 |
0.8926 |
||
|
Korea |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.2803 |
0.5915 |
0.2946 |
0.6325 |
При 5%-ом уровне значимости отличными от белошумного процессами оказались константа американской и британской кривых и коэффициентынаклона американской и немецкой. При этом наличие взаимосвязи этих параметров с какими-либо макроэкономическими переменными не подтвердилось. Следует также отметить, что в рассматриваемом случае число процессов, не являющихся белошумными, наименьшее.
IV. США, Великобритания, Германия и Корея, восстановление кривой по точкам
По сравнению со случаем, когда были рассмотрены все пять стран, объясняющая сила первых главных компонент значений доходности значительно возросла и объясняет от 64,6 до 79,5% их дисперсии (Таблица 4а).
Таблица 4а. Объясняющая сила первых главных компонент значений доходности для различных сроков до погашения, без Китая, % от дисперсии
|
Срок до погашения |
3 мес. |
4 мес. |
5 мес. |
6 мес. |
7 мес. |
8 мес. |
9 мес. |
10 мес. |
11 мес. |
1 год |
15 мес. |
|
|
Доля дисперсии, объясняемая первой главной компонентой (%) |
64,6 |
66,8 |
68,6 |
70,2 |
71,4 |
72,3 |
73,0 |
73,6 |
74,1 |
74,6 |
75,4 |
|
|
Срок до погашения |
18 мес. |
21 мес. |
2 года |
3 года |
4 года |
5 лет |
6 лет |
7 лет |
8 лет |
9 лет |
10 лет |
|
|
Доля дисперсии, объясняемая первой главной компонентой (%) |
76,0 |
76,4 |
76,6 |
76,9 |
77,0 |
77,3 |
77,5 |
78,1 |
78,6 |
79,0 |
79,5 |
Восстановленная по точкам глобальная кривая имеет следующий вид:
Полученная кривая весьма схожа с восстановленной по параметрам общей кривой из предыдущего пункта, но теперь она в большей степени отражает динамику британского, немецкого и американского рынков, чем корейского. Данный вывод подтверждается и результатами вычислений: наибольший коэффициент в линейной комбинации первых главных компонент имеет США, а Корея - один из наименьших (Таблица 4б). Однако, на наш взгляд, вес корейской кривой в глобальной все же получился завышенным.
Таблица 4б. Среднее значение коэффициентов в линейной комбинации первой главной компоненты, без Китая
|
Страна |
США |
Великобритания |
Германия |
Корея |
|
|
Среднее значение коэффициента в первой главной компоненте |
0,61 |
0,48 |
0,47 |
0,42 |
На графике ниже представлены оцененные параметры глобальной кривой:
Как и во всех описанных выше случаях тесты на единичный корень указали на нестационарность рядов параметров кривой, поэтому использовались ряды в разностях (Приложение 4а). Взаимосвязь соответствующих параметров с макроэкономическими показателями подтвердилась.
Уравнение для константы задается в точности таким же как в предыдущем пункте по спецификации ARMAX-процессом с добавлением уравнения для дисперсии:
Все коэффициенты в данном уравнении статистически значимы. При этом первое уравнение системы даже с точки зрения величины коэффициентов и доверительных интервалов очень похоже на уравнение из пункта 3, однако доля объясненной дисперсии здесь несколько ниже - 59%.
Уравнение для коэффициента наклона имеет следующий вид:
При этом следует подчеркнуть, что в отличие от предыдущего случая, коэффициент при показателе экономической активности значим не только при 5%-ом, но и при 1%-ом уровне значимости, а доля объясненной дисперсии составила 52% (Приложение 4б).
И в заключении, как и во всех предыдущих случаях, были рассмотрены идиосинкратические компоненты динамики кривых и протестированы на белошумность (Таблица 4в).
Таблица 4в. P-valueтеста на белошумность идиосинкратической компоненты, без Китая, восстановление кривой по точкам
|
wntestq |
|||||
|
P- value |
US |
||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.0264** |
0.0577* |
0.4827 |
0.3874 |
||
|
UK |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.0441** |
0.2792 |
0.8623 |
0.2878 |
||
|
Germany |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.3421 |
0.0152** |
0.2837 |
0.315 |
||
|
Korea |
|||||
|
level |
slope |
curvature |
lambda |
||
|
0.7865 |
0.7267 |
0.5533 |
0.5947 |
При уровне значимости 5% отличным от белошумного процессом оказались константыамериканской и британской кривых и коэффициент наклона немецкой, при этом их взаимосвязь с какими-либо макроэкономическими индикаторами, как и во всех предыдущих случаях, не подтвердилась.
Таким образом, исходя из проведенного выше анализа, можно заключить, что восстановление кривой по точкам дает лучшие результаты, особенно если в глобальную кривую входит страна с высоким уровнем вмешательства регуляторов в деятельность финансовых рынков, как это происходит в Китае. Полученный результат также может быть связан с тем, что кривая бескупонной доходности Китая сама по себе плохо совместима с подходом Нельсона-Зигеля. Возможно, использованиедругого, например, непараметрическогометода аппроксимации кривойдало бы лучшие результаты.Также следует отметить, что глобальная составляющая не является доминирующей, поскольку идиосинкратические составляющие часто не белошумны (и определенно она не является доминирующей для Китая, а то, что тест нередко указывал на белошумность идиосинкратической компоненты, может быть связано с шумом в данных или с их недостаточным количеством; аналогичная ситуация могла иметь место и в случае Кореи). Это говорит, о том, что существуют некоторые другие факторы, которые оказывают влияние на динамику параметров кривых бескупонной доходности.
С точки зрения соответствия результатов, полученных в данном исследовании, с выводами других авторов, можно заключить, что характер взаимосвязи коэффициентов и макроэкономических показателей подтвердился: константа оказалась статистически значимо и положительно связана с темпами инфляции, а динамика коэффициент наклона сонаправлена с показателем экономической активности. Также подтвердился авторегрессионный характер динамики параметров.
Заключение
В данной работе был проведен анализ степени финансовой интеграции и свободы движения капитала в США, Германии, Великобритании, Республике Корее и Китае.
Новизна представленного исследования заключается в том, что в то время как в большинстве работ взаимосвязи на финансовых рынках анализируются с использованием одной-двух ставок на конкретный срок, в данной работе анализ был проведен через призму всей временной структуры. Также, в отличие от схожего исследования с использованием подхода Нельсона-Зигеля к моделированию кривой(Dieboldetal., 2008), было учтено влияние валютных курсов на кривые доходности, и оценивалась кривая полной, а не усеченной формы. Еще одним неоспоримым достоинством настоящего исследования является то, что для построения кривых доходностей использовались не готовые значения бескупонных ставок, рассчитанные различными институтами, а исходные данные по котировкам, купонам и срокам до погашения, по которым ставки расситывались одним и тем же методом, что позволило избежать неточностей в оценках.
Анализ спредов позволил заключить, что Китай является наименее интегрированной в мировую финансовую систему страной в силу того, что значительное регулирование экономики государством влияет на потоки капитала в страну и из страны. Также корейский финансовый рынок довольно сильно отличается от европейских и американского, влияние регуляторов на его функционирование достаточно существенное, хотя гораздо менее значительное, чем в Китае. Данный вывод подтвердился и в третьей главе: включение Китая в систему для построения глобальной кривой доходности сильно ухудшало объясняющую силу главных компонент, нарушало пропорции коэффициентов в их линейной комбинации (они переставали соответствовать экономической значимости стран в глобальном масштабе) и не позволило выявить взаимосвязь параметров кривой с макроэкономическими показателями. Построение глобальной кривой без Китая дало существенно лучшие результаты: объясняющая сила главных компонент выросла и взаимосвязь между коэффициентами константы и наклона глобальной кривой и темпами инфляции и деловой активности подтвердилась. Однако проблема непропорциональности коэффициентов в линейной комбинации главных компонент не исчезла полностью, теперь неоправданно большую долю перетягивала на себя Корея.
Еще одним важным выводом является то, что восстановление глобальной кривой по точкам дало несколько лучшие результаты по сравнению с восстановлением по параметрам. Вероятнее всего, это связано с тем, что в анализ были включены Китай и Корея, страны, характеризующиеся высокой волатильностью приведенных по паритету кривых. Если оценивать глобальную кривую, рассматривая только страны с высокой степенью свободы движения капитала (например, США и только европейские), способ получения кривой через параметры вряд ли даст худшие результаты, чем восстановление кривой по точкам. Также можно заключить, что метод главных компонент в данном случае является достойной заменой сэмплированию по Гиббсу и может дать достаточно точные оценки параметров, которые успешно прошли тест на взаимосвязь с макроэкономическими индикаторами.
Согласно полученным результатам, идиосинкратические составляющие динамики кривых нередко отличны от белого шума, поэтому в качестве перспектив развития исследования можно задаться вопросом о том, какие еще факторы влияют на динамику кривой бескупонной доходности и проанализировать идиосинкратические компоненты на взаимосвязь с ними. Также ввиду того, что параметрические кривые не подходят для описания временной структуры процентных ставок в некоторых странах, небезынтересно будет адаптировать использованный в данной работе подход таким образом, чтобы проведение анализа стало возможным для кривых разных типов. Еще одним направлением может стать анализ с включением различных стран по принципу принадлежности к региону (например, АТР, или Европа) либо к экономическому альянсу (страны группы БРИКС). В данной работе был рассмотрен период до кризиса, однако интересно будет такжеоценить характер взаимосвязей в кризисный период.
Список использованной литературы
Афонина, С. Г., Ван Цзян, Лапшин, В. А. (2013): «Общий обзор китайского рынка облигаций», Препринт НИУ ВШЭ WP16/2013/01, Серия WP16, Москва 2013.
Al Awad, M., Goodwin, B.K.(1998):“Dynamic linkages among real interest rates in international capital markets,” Journal of International Money and Finance 17,881-907.
Alexius, A. (2001): “Uncovered interest parity revisited,” Review of International Economics 9, 505-517.
Aliber, R. Z. (1973): “The Interest Rate Parity Theorem: A Reinterpretation,” Journal of Political Economy, 81, 1451-59.
Alvarez, F., Atkeson, A. and Kehoe, P. J. (2006): “Time-varying risk, interest rates, and exchange rates in general equilibrium,” Federal Reserve Bank of Minneapolis, Staff Report: 371.
Ang, A., Piazzesi, M.(2003):“A no-arbitrage vector autoregression of term structuredynamics with macroeconomic and latent variables,” Journal of MonetaryEconomics 50, 745-787.
Baba, N. and F. Packer (2009): “Interpreting deviations from covered interest parity during the financial market turmoil of 2007-08,” Journal of Banking and Finance, 33, 1953-1962.
Baba, N., F. Packer, and T. Nagano (2008): “The Spillover of Money Market Turbulence to FX and Cross-currency Swap Markets,” BIS Quarterly Review, March, 73-86.
Baba, N., McCauley, R. N. and Ramaswamy, S. (2009):“U.S. Dollar MoneyMarket Funds and Non-U.S. Banks.” BIS Quarterly Review, March: 65-81.
Branson, W. H. (1969): “The Minimum Covered Interest Differential Needed for International Arbitrage Activity,” Journal of Political Economy, 77, 1028-35.
Chen, J. (2012): “Crisis, Capital Controls and Covered Interest Parity:Evidence from China in Transformation,”PSE Working Papers n2012-01.
Chinn, M. (2006): “The (partial) rehabilitation of interest rate parity in the floating rate era: longer horizons, alternative expectations, and emerging markets,” Journal of International Money and Finance 25, 7-21.
Coffey, N., Hrung, W. B. and Sarkar, A. (2009): “Capital Constraints, Counterparty Risk, and Deviationsfrom Covered Interest Rate Parity,” Federal Reserve Bank of New York Staff Reports, no. 393.
Diebold, F.X., Li, C. (2006): “Forecasting the term structure of government bond yields,”Journal of Econometrics 130, 337-364.
Diebold, F. X., Li, C., and Yue, V. Z. (2008): “Global yield curve dynamics and interactions: A dynamic Nelson-Siegel approach,” Journal of Econometrics 146, 351-363.
Diebold, F.X., Rudebusch, G.D., and Aruoba, S. B. (2006):“The macroeconomy and the yieldcurve: A dynamic latent factor approach,” Journal of Econometrics 131, 309-338.
Dooley, M. P. and P. Isard (1980): “Capital Controls, Political Risk, and Deviations from Interest-Rate Parity,” Journal of Political Economy, 88, 370-84.
Dungey, M., Martin, V., Pagan, A.(2000):“A multivariate latent factor decompositionof international bond spreads,” Journal of Applied Econometrics 15, 697-715.
Engel, C.(1993):“Tests of CAPM on an International Portfolio of Bonds and Stocks,” NBER Working Papers 4598, National Bureau of Economic Research, Inc.
Engel, C., Rodriguez, A. P. (1989): “Tests of International CAPM with Time-Varying Covariances,” Journal of Applied Econometrics 4, 119 - 138.
Fletcher, D. J. and Taylor, L. W. (1996): “Swap covered interest parity in long-date capital markets,” The Review of Economics and Statistics, vol. 78, issue 3, 530-38.
Frankel, J. A. (1992): “Measuring International Capital Mobility: A Review,” American Economic Review, 82, 197-202.
Frenkel, J. A. and R. M. Levich (1975): “Covered Interest Arbitrage: UnexploitedProfits?” Journal of Political Economy, 83, 325-38.
Frenkel, J. A. and R. M. Levich (1977): “Transaction Costs and Interest Arbitrage: Tranquil versus Turbulent Periods,”Journal of Political Economy, 85, 1209-26.
Gagnon, J. E., Unferth, M. D. (1993): “Is there a world real interest rate?” Board of Governors of the Federal Reserve System, International Finance Discussion Papers, № 454.
Henriksen, E., Kydland, F.E. and Sustek, R. (2010): “The High Cross-Country Correlations of Prices and Interest Rates,” Discussion Papers 11/01, University of Nottingham, Centre for Finance, Credit and Macroeconomics (CFCM).
Holmes, M. and Y. Wu (1997): “Capital controls and covered interest parity in the EU: Evidence from a panel-data unit root test,” Review of World Economics (Weltwirtschaftliches Archiv), 133, 76-89.
Holmes, M. J. (2001): “New Evidence on Real Exchange Rate Stationarity and Purchasing Power Parity in Less Developed Countries,” Journal of Macroeconomics, 23, 601-614.
Hui, C. H., Genberg, H. and Chung, T. K. (2009): “Funding Liquidity Risk and Deviations from Interest-Rate Parity During the Financial Crisis of 2007-2009,” Hong Kong Monetary Authority, Working Paper 13/2009.
IMF's World Economic Outlook Report, April 2012
Ito, T. (1987): “Capital Controls and Covered Interest Parity,” NBER Working Papers 1187, National Bureau of Economic Research, Inc.
Levi, M. D. (1977). “Taxation and 'Abnormal' International Capital Flows,” Journal of Political Economy 85 (June), 635-646.
McBrady, M. R. (2002): “Empirical analyses of interest rate parity,” Thesis (Ph. D., Dept. of Economics) -Harvard University.
McBrady, M. R. (2005): “How Integrated are Global Bond Markets?Estimating the Limits of Covered Interest Arbitrage,” SSRN Electronic Journal 02/2005; DOI: 10.2139/ssrn.685561
Noland, M. (2007): “South Korea's Experience with International Capital Flows,” Capital Controls and Capital Flows in Emerging Economies: Policies, Practices and Consequences, 481-528.
Otani, I. and S. Tiwari (1981): “Capital controls and interest rate parity: The Japanese experience, 1978-81,” IMF Staff Papers, 28, 793-815.
Peng, W. et al. (2007): “Renminbi Derivatives: Recent Development and Issues,” China & World Economy, Vol. 15, No. 5, pp. 1-17, September-October 2007
Popper, H. (1993) “Long-term covered interest parity: evidence from currency,”Journal of International Money and Finance, Volume 12, Issue 4, 439-448.
Sarno, L. (2005):“Towards a solution to the puzzles in exchange rate economics: where do we stand?,” Canadian Journal of Economics 38, 673-708.
Solnik, B., (1974):“An equilibrium model of the international capital market,” Journal of Economic Theory 8, 500-524.
Sшrensen, C. K., Werner, T.(2006): “Bank Interest Rate Pass-Through in The Euro Area: A Cross Country Comparison,” ECB Working Paper Series, No. 580 / January 2006.
Taylor, M. P. (1987): “Covered Interest Parity: A High-Frequency, High-Quality Data Study,” Economica, 54, 429-38.
Taylor, M. P. (1989): “Covered Interest Arbitrage and Market Turbulence,” Economic Journal, 99, 376-91.
Verdelhan, A. (2010):“A habit-based explanation of the exchange rate risk premium”, Journal of Finance 65, 123-145.
Bolder, D.J., Gusba, S. (2002):“Exponentials, Polynomials, and Fourier Series: More Yield Curve Modelling at the Bank of Canada,” Working Paper 2002-29, 8-9.
Nawalkha, S. K., Soto, G. M., and Beliaeva, N. A. (2005):“Interest rate risk modeling: the fixed income valuation course,” John Wiley&Sons, Inc.
Nelson, C. R., Siegel, A. F., (1987): “Parsinomious modeling of yield curves,” Journal of Business 60, 473-489.
Svenson, L. E. O. (1994):“Estimating and interpreting forward interest rates: Sweden 1992-1994,” Working paper No.WP/94/114, International Monetary Fund.
Приложение 1. Расширенный тест Дики-Фуллера на единичный корень
|
Null Hypothesis: LEVELS_PARAM has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-2.836086 |
0.1920 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.156734 |
|||
|
5% level |
-3.504330 |
||||
|
10% level |
-3.181826 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(LEVELS_PARAM) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/30/15 Time: 17:39 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M12 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 49 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LEVELS_PARAM(-1) |
-0.336591 |
0.118681 |
-2.836086 |
0.0070 |
|
|
D(LEVELS_PARAM(-1)) |
0.258760 |
0.161713 |
1.600119 |
0.1171 |
|
|
D(LEVELS_PARAM(-2)) |
0.429831 |
0.150987 |
2.846807 |
0.0068 |
|
|
D(LEVELS_PARAM(-3)) |
-0.376040 |
0.180358 |
-2.084966 |
0.0432 |
|
|
D(LEVELS_PARAM(-4)) |
0.416745 |
0.189165 |
2.203085 |
0.0331 |
|
|
C |
0.927649 |
0.431800 |
2.148329 |
0.0375 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.032366 |
0.014351 |
-2.255265 |
0.0294 |
|
|
R-squared |
0.342488 |
Mean dependent var |
0.019411 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.248558 |
S.D. dependent var |
0.993109 |
||
|
S.E. of regression |
0.860884 |
Akaike info criterion |
2.669851 |
||
|
Sum squared resid |
31.12712 |
Schwarz criterion |
2.940111 |
||
|
Log likelihood |
-58.41134 |
Hannan-Quinn criter. |
2.772387 |
||
|
F-statistic |
3.646191 |
Durbin-Watson stat |
2.013095 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.005292 |
||||
|
Null Hypothesis: SLOPES_PARAM has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-2.709002 |
0.2374 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.140858 |
|||
|
5% level |
-3.496960 |
||||
|
10% level |
-3.177579 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(SLOPES_PARAM) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/30/15 Time: 17:39 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M08 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 53 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
SLOPES_PARAM(-1) |
-0.292609 |
0.108013 |
-2.709002 |
0.0092 |
|
|
C |
-0.742306 |
0.346114 |
-2.144684 |
0.0369 |
|
|
@TREND("2004M07") |
0.030869 |
0.011789 |
2.618397 |
0.0117 |
|
|
R-squared |
0.138412 |
Mean dependent var |
0.119617 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.103948 |
S.D. dependent var |
0.883911 |
||
|
S.E. of regression |
0.836710 |
Akaike info criterion |
2.536260 |
||
|
Sum squared resid |
35.00417 |
Schwarz criterion |
2.647786 |
||
|
Log likelihood |
-64.21088 |
Hannan-Quinn criter. |
2.579147 |
||
|
F-statistic |
4.016184 |
Durbin-Watson stat |
1.813173 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.024126 |
||||
|
Null Hypothesis: D(LEVELS_PARAM) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-8.129528 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.144584 |
|||
|
5% level |
-3.498692 |
||||
|
10% level |
-3.178578 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(LEVELS_PARAM,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/30/15 Time: 17:41 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M09 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 52 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(LEVELS_PARAM(-1)) |
-1.142461 |
0.140532 |
-8.129528 |
0.0000 |
|
|
C |
-0.116962 |
0.285694 |
-0.409397 |
0.6840 |
|
|
@TREND("2004M07") |
0.004349 |
0.009115 |
0.477121 |
0.6354 |
|
|
R-squared |
0.574271 |
Mean dependent var |
0.035835 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.556895 |
S.D. dependent var |
1.478451 |
||
|
S.E. of regression |
0.984148 |
Akaike info criterion |
2.861880 |
||
|
Sum squared resid |
47.45879 |
Schwarz criterion |
2.974452 |
||
|
Log likelihood |
-71.40887 |
Hannan-Quinn criter. |
2.905037 |
||
|
F-statistic |
33.04839 |
Durbin-Watson stat |
1.968107 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
||||
|
Null Hypothesis: D(LEVELS_PARAM) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: None |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-8.265051 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-2.610192 |
|||
|
5% level |
-1.947248 |
||||
|
10% level |
-1.612797 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(LEVELS_PARAM,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/30/15 Time: 18:46 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M09 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 52 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(LEVELS_PARAM(-1)) |
-1.137896 |
0.137676 |
-8.265051 |
0.0000 |
|
|
R-squared |
0.572290 |
Mean dependent var |
0.035835 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.572290 |
S.D. dependent var |
1.478451 |
||
|
S.E. of regression |
0.966900 |
Akaike info criterion |
2.789600 |
||
|
Sum squared resid |
47.67968 |
Schwarz criterion |
2.827124 |
||
|
Log likelihood |
-71.52960 |
Hannan-Quinn criter. |
2.803986 |
||
|
Durbin-Watson stat |
1.969869 |
||||
|
Null Hypothesis: D(SLOPES_PARAM) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-7.399094 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.144584 |
|||
|
5% level |
-3.498692 |
||||
|
10% level |
-3.178578 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(SLOPES_PARAM,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/30/15 Time: 17:40 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M09 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 52 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(SLOPES_PARAM(-1)) |
-1.056949 |
0.142848 |
-7.399094 |
0.0000 |
|
|
C |
-0.055047 |
0.261642 |
-0.210391 |
0.8342 |
|
|
@TREND("2004M07") |
0.006664 |
0.008386 |
0.794624 |
0.4307 |
|
|
R-squared |
0.527745 |
Mean dependent var |
0.012049 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.508469 |
S.D. dependent var |
1.288878 |
||
|
S.E. of regression |
0.903623 |
Akaike info criterion |
2.691153 |
||
|
Sum squared resid |
40.01023 |
Schwarz criterion |
2.803725 |
||
|
Log likelihood |
-66.96998 |
Hannan-Quinn criter. |
2.734310 |
||
|
F-statistic |
27.37872 |
Durbin-Watson stat |
2.006366 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
||||
|
Null Hypothesis: D(SLOPES_PARAM) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: None |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-7.314174 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-2.610192 |
|||
|
5% level |
-1.947248 |
||||
|
10% level |
-1.612797 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(SLOPES_PARAM,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/30/15 Time: 18:47 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M09 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 52 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(SLOPES_PARAM(-1)) |
-1.028639 |
0.140636 |
-7.314174 |
0.0000 |
|
|
R-squared |
0.511905 |
Mean dependent var |
0.012049 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.511905 |
S.D. dependent var |
1.288878 |
||
|
S.E. of regression |
0.900460 |
Akaike info criterion |
2.647220 |
||
|
Sum squared resid |
41.35220 |
Schwarz criterion |
2.684744 |
||
|
Log likelihood |
-67.82773 |
Hannan-Quinn criter. |
2.661606 |
||
|
Durbin-Watson stat |
1.990847 |
||||
|
Null Hypothesis: CLI_ALL has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 7 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-2.813633 |
0.2001 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.175640 |
|||
|
5% level |
-3.513075 |
||||
|
10% level |
-3.186854 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(CLI_ALL) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:28 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2005M04 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 45 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
CLI_ALL(-1) |
-0.125107 |
0.044464 |
-2.813633 |
0.0080 |
|
|
D(CLI_ALL(-1)) |
0.609761 |
0.140258 |
4.347431 |
0.0001 |
|
|
D(CLI_ALL(-2)) |
0.531364 |
0.169011 |
3.143962 |
0.0034 |
|
|
D(CLI_ALL(-3)) |
0.436090 |
0.176110 |
2.476231 |
0.0183 |
|
|
D(CLI_ALL(-4)) |
0.189561 |
0.185871 |
1.019852 |
0.3148 |
|
|
D(CLI_ALL(-5)) |
-0.174075 |
0.188891 |
-0.921563 |
0.3631 |
|
|
D(CLI_ALL(-6)) |
-0.179046 |
0.191652 |
-0.934223 |
0.3566 |
|
|
D(CLI_ALL(-7)) |
0.577112 |
0.185373 |
3.113244 |
0.0037 |
|
|
C |
-0.051603 |
0.047246 |
-1.092224 |
0.2822 |
|
|
@TREND("2004M07") |
0.001964 |
0.001730 |
1.135188 |
0.2640 |
|
|
R-squared |
0.713164 |
Mean dependent var |
-0.012094 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.639407 |
S.D. dependent var |
0.137212 |
||
|
S.E. of regression |
0.082395 |
Akaike info criterion |
-1.961446 |
||
|
Sum squared resid |
0.237615 |
Schwarz criterion |
-1.559966 |
||
|
Log likelihood |
54.13254 |
Hannan-Quinn criter. |
-1.811779 |
||
|
F-statistic |
9.669014 |
Durbin-Watson stat |
2.077314 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
||||
|
Null Hypothesis: D(CLI_ALL) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-7.806642 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.144584 |
|||
|
5% level |
-3.498692 |
||||
|
10% level |
-3.178578 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(CLI_ALL,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:35 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M09 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 52 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(CLI_ALL(-1)) |
1.180512 |
0.040183 |
29.37808 |
0.0000 |
|
|
C |
-0.004012 |
0.028872 |
-0.138965 |
0.8901 |
|
|
@TREND("2004M07") |
0.001620 |
0.001153 |
1.404336 |
0.1667 |
|
|
R-squared |
0.979486 |
Mean dependent var |
-0.228517 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.978204 |
S.D. dependent var |
0.598617 |
||
|
S.E. of regression |
0.088376 |
Akaike info criterion |
-1.940621 |
||
|
Sum squared resid |
0.374898 |
Schwarz criterion |
-1.790526 |
||
|
Log likelihood |
54.45616 |
Hannan-Quinn criter. |
-1.883078 |
||
|
F-statistic |
763.9639 |
Durbin-Watson stat |
1.805977 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
||||
|
Null Hypothesis: D(CLI_ALL) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: None |
|||||
|
Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-4.189680 |
0.0001 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-2.611094 |
|||
|
5% level |
-1.947381 |
||||
|
10% level |
-1.612725 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(CLI_ALL,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:37 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M10 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 51 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(CLI_ALL(-1)) |
1.313232 |
0.140723 |
9.332024 |
0.0000 |
|
|
D(CLI_ALL(-2)) |
-0.236843 |
0.162534 |
-1.457185 |
0.1516 |
|
|
R-squared |
0.978487 |
Mean dependent var |
-0.231585 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.977590 |
S.D. dependent var |
0.604160 |
||
|
S.E. of regression |
0.090442 |
Akaike info criterion |
-1.911200 |
||
|
Sum squared resid |
0.392626 |
Schwarz criterion |
-1.797563 |
||
|
Log likelihood |
51.73559 |
Hannan-Quinn criter. |
-1.867776 |
||
|
Durbin-Watson stat |
1.877919 |
||||
|
Null Hypothesis: INF_ALL has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 8 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-2.828236 |
0.1952 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.175640 |
|||
|
5% level |
-3.513075 |
||||
|
10% level |
-3.186854 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(INF_ALL) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:46 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2005M04 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 45 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
INF_ALL(-1) |
-0.149325 |
0.052798 |
-2.828236 |
0.0078 |
|
|
D(INF_ALL(-1)) |
0.062614 |
0.143911 |
0.435085 |
0.6662 |
|
|
D(INF_ALL(-2)) |
0.005240 |
0.119347 |
0.043905 |
0.9652 |
|
|
D(INF_ALL(-3)) |
0.476801 |
0.114719 |
4.156266 |
0.0002 |
|
|
D(INF_ALL(-4)) |
0.371290 |
0.140084 |
2.650489 |
0.0121 |
|
|
D(INF_ALL(-5)) |
0.488808 |
0.134903 |
3.623395 |
0.0009 |
|
|
D(INF_ALL(-6)) |
0.326870 |
0.146633 |
2.229168 |
0.0325 |
|
|
D(INF_ALL(-7)) |
0.406138 |
0.134731 |
3.014433 |
0.0048 |
|
|
D(INF_ALL(-8)) |
0.342940 |
0.138939 |
2.468271 |
0.0188 |
|
|
C |
0.421024 |
0.357405 |
1.178003 |
0.2470 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.020289 |
0.011637 |
-1.743456 |
0.0903 |
|
|
R-squared |
0.658133 |
Mean dependent var |
-0.035042 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.557584 |
S.D. dependent var |
0.718575 |
||
|
S.E. of regression |
0.477955 |
Akaike info criterion |
1.569989 |
||
|
Sum squared resid |
7.767009 |
Schwarz criterion |
2.011617 |
||
|
Log likelihood |
-24.32474 |
Hannan-Quinn criter. |
1.734623 |
||
|
F-statistic |
6.545391 |
Durbin-Watson stat |
1.908735 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000015 |
||||
|
Null Hypothesis: D(INF_ALL) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-9.313566 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.148465 |
|||
|
5% level |
-3.500495 |
||||
|
10% level |
-3.179617 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(INF_ALL,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:48 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M10 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 51 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(INF_ALL(-1)) |
-1.294025 |
0.138940 |
-9.313566 |
0.0000 |
|
|
C |
0.775698 |
1.931872 |
0.401527 |
0.6898 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.040857 |
0.061223 |
-0.667353 |
0.5077 |
|
|
R-squared |
0.643784 |
Mean dependent var |
0.210196 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.628942 |
S.D. dependent var |
10.53064 |
||
|
S.E. of regression |
6.414693 |
Akaike info criterion |
6.612082 |
||
|
Sum squared resid |
1975.118 |
Schwarz criterion |
6.725719 |
||
|
Log likelihood |
-165.6081 |
Hannan-Quinn criter. |
6.655506 |
||
|
F-statistic |
43.37486 |
Durbin-Watson stat |
1.965903 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
||||
|
Null Hypothesis: D(INF_ALL) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: None |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-9.415952 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-2.611094 |
|||
|
5% level |
-1.947381 |
||||
|
10% level |
-1.612725 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(INF_ALL,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:49 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M10 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 51 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(INF_ALL(-1)) |
-1.282679 |
0.136224 |
-9.415952 |
0.0000 |
|
|
R-squared |
0.639260 |
Mean dependent var |
0.210196 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.639260 |
S.D. dependent var |
10.53064 |
||
|
S.E. of regression |
6.324879 |
Akaike info criterion |
6.546272 |
||
|
Sum squared resid |
2000.205 |
Schwarz criterion |
6.584151 |
||
|
Log likelihood |
-165.9299 |
Hannan-Quinn criter. |
6.560747 |
||
|
Durbin-Watson stat |
1.962238 |
||||
Приложение 2
Расширенный тест Дики-Фуллера на единичный корень
|
Null Hypothesis: LEVELS_CURVE has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-2.576383 |
0.2924 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.156734 |
|||
|
5% level |
-3.504330 |
||||
|
10% level |
-3.181826 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(LEVELS_CURVE) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:51 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M12 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 49 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LEVELS_CURVE(-1) |
-0.246629 |
0.095727 |
-2.576383 |
0.0136 |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-1)) |
0.328152 |
0.152592 |
2.150521 |
0.0373 |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-2)) |
0.424398 |
0.142443 |
2.979433 |
0.0048 |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-3)) |
-0.528135 |
0.182031 |
-2.901339 |
0.0059 |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-4)) |
0.390151 |
0.187897 |
2.076410 |
0.0440 |
|
|
C |
0.810486 |
0.395833 |
2.047548 |
0.0469 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.021704 |
0.011472 |
-1.891907 |
0.0654 |
|
|
R-squared |
0.368052 |
Mean dependent var |
0.046769 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.277773 |
S.D. dependent var |
0.958417 |
||
|
S.E. of regression |
0.814500 |
Akaike info criterion |
2.559079 |
||
|
Sum squared resid |
27.86324 |
Schwarz criterion |
2.829339 |
||
|
Log likelihood |
-55.69745 |
Hannan-Quinn criter. |
2.661616 |
||
|
F-statistic |
4.076856 |
Durbin-Watson stat |
2.039390 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.002610 |
||||
|
Null Hypothesis: D(LEVELS_CURVE) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-5.044136 |
0.0008 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.152511 |
|||
|
5% level |
-3.502373 |
||||
|
10% level |
-3.180699 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(LEVELS_CURVE,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:52 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M11 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 50 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-1)) |
-1.139827 |
0.225971 |
-5.044136 |
0.0000 |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-1),2) |
0.200528 |
0.201728 |
0.994048 |
0.3255 |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-2),2) |
0.525437 |
0.175593 |
2.992361 |
0.0045 |
|
|
C |
-0.098003 |
0.279912 |
-0.350121 |
0.7279 |
|
|
@TREND("2004M07") |
0.002800 |
0.008802 |
0.318098 |
0.7519 |
|
|
R-squared |
0.623443 |
Mean dependent var |
0.000516 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.589972 |
S.D. dependent var |
1.387532 |
||
|
S.E. of regression |
0.888485 |
Akaike info criterion |
2.696041 |
||
|
Sum squared resid |
35.52324 |
Schwarz criterion |
2.887243 |
||
|
Log likelihood |
-62.40103 |
Hannan-Quinn criter. |
2.768852 |
||
|
F-statistic |
18.62599 |
Durbin-Watson stat |
1.743981 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
||||
|
Null Hypothesis: D(LEVELS_CURVE) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: None |
|||||
|
Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-5.146007 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-2.612033 |
|||
|
5% level |
-1.947520 |
||||
|
10% level |
-1.612650 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(LEVELS_CURVE,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:52 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M11 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 50 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-1)) |
-1.131764 |
0.219930 |
-5.146007 |
0.0000 |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-1),2) |
0.193417 |
0.196617 |
0.983724 |
0.3303 |
|
|
D(LEVELS_CURVE(-2),2) |
0.523012 |
0.171421 |
3.051030 |
0.0037 |
|
|
R-squared |
0.622416 |
Mean dependent var |
0.000516 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.606349 |
S.D. dependent var |
1.387532 |
||
|
S.E. of regression |
0.870560 |
Akaike info criterion |
2.618765 |
||
|
Sum squared resid |
35.62013 |
Schwarz criterion |
2.733486 |
||
|
Log likelihood |
-62.46913 |
Hannan-Quinn criter. |
2.662452 |
||
|
Durbin-Watson stat |
1.741098 |
||||
|
Null Hypothesis: SLOPES_CURVE has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
0.252990 |
0.9978 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.161144 |
|||
|
5% level |
-3.506374 |
||||
|
10% level |
-3.183002 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(SLOPES_CURVE) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:52 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M08 2008M07 |
|||||
|
Included observations: 48 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
SLOPES_CURVE(-1) |
0.019503 |
0.077091 |
0.252990 |
0.8014 |
|
|
C |
0.586168 |
0.404401 |
1.449471 |
0.1541 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.030446 |
0.014681 |
-2.073856 |
0.0438 |
|
|
R-squared |
0.088189 |
Mean dependent var |
-0.149457 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.047664 |
S.D. dependent var |
1.405692 |
||
|
S.E. of regression |
1.371783 |
Akaike info criterion |
3.530561 |
||
|
Sum squared resid |
84.68044 |
Schwarz criterion |
3.647511 |
||
|
Log likelihood |
-81.73346 |
Hannan-Quinn criter. |
3.574756 |
||
|
F-statistic |
2.176154 |
Durbin-Watson stat |
2.244660 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.125275 |
||||
|
Null Hypothesis: D(SLOPES_CURVE) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-7.337300 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.165756 |
|||
|
5% level |
-3.508508 |
||||
|
10% level |
-3.184230 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(SLOPES_CURVE,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:53 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M09 2008M07 |
|||||
|
Included observations: 47 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(SLOPES_CURVE(-1)) |
-1.105265 |
0.150636 |
-7.337300 |
0.0000 |
|
|
C |
0.616767 |
0.430598 |
1.432350 |
0.1591 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.031900 |
0.015396 |
-2.071954 |
0.0442 |
|
|
R-squared |
0.550342 |
Mean dependent var |
-0.052572 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.529903 |
S.D. dependent var |
2.013128 |
||
|
S.E. of regression |
1.380274 |
Akaike info criterion |
3.544142 |
||
|
Sum squared resid |
83.82684 |
Schwarz criterion |
3.662237 |
||
|
Log likelihood |
-80.28734 |
Hannan-Quinn criter. |
3.588582 |
||
|
F-statistic |
26.92605 |
Durbin-Watson stat |
1.878509 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
||||
|
Null Hypothesis: D(SLOPES_CURVE) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: None |
|||||
|
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-3.739092 |
0.0004 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-2.616203 |
|||
|
5% level |
-1.948140 |
||||
|
10% level |
-1.612320 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(SLOPES_CURVE,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 15:53 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M10 2008M07 |
|||||
|
Included observations: 46 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(SLOPES_CURVE(-1)) |
-0.765902 |
0.204836 |
-3.739092 |
0.0005 |
|
|
D(SLOPES_CURVE(-1),2) |
-0.234147 |
0.147809 |
-1.584118 |
0.1203 |
|
|
R-squared |
0.528551 |
Mean dependent var |
0.008889 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.517836 |
S.D. dependent var |
1.990291 |
||
|
S.E. of regression |
1.382019 |
Akaike info criterion |
3.527473 |
||
|
Sum squared resid |
84.03899 |
Schwarz criterion |
3.606979 |
||
|
Log likelihood |
-79.13188 |
Hannan-Quinn criter. |
3.557257 |
||
|
Durbin-Watson stat |
1.940408 |
||||
Уравнение взаимосвязи коэффициента наклона и экономической активности
|
Dependent Variable: D(SLOPES_CURVE) |
|||||||
|
Method: Least Squares |
|||||||
|
Date: 05/31/15 Time: 16:05 |
|||||||
|
Sample (adjusted): 2004M08 2008M07 |
|||||||
|
Included observations: 48 after adjustments |
|||||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|||
|
C |
-0.019806 |
0.194523 |
-0.101818 |
0.9193 |
|||
|
D(CLI_ALL) |
1.116023 |
0.392146 |
2.845939 |
0.0066 |
|||
|
R-squared |
0.149713 |
Mean dependent var |
-0.149457 |
||||
|
Adjusted R-squared |
0.131228 |
S.D. dependent var |
1.405692 |
||||
|
S.E. of regression |
1.310216 |
Akaike info criterion |
3.419035 |
||||
|
Sum squared resid |
78.96664 |
Schwarz criterion |
3.497002 |
||||
|
Log likelihood |
-80.05684 |
Hannan-Quinn criter. |
3.448499 |
||||
|
F-statistic |
8.099368 |
Durbin-Watson stat |
2.381591 |
||||
|
Prob(F-statistic) |
0.006592 |
||||||
|
Date: 05/31/15 Time: 16:05 |
|||||||
|
Sample: 2004M07 2008M12 |
|||||||
|
Included observations: 48 |
|||||||
|
Q-statistic probabilities adjusted for 1 dynamic regressor |
|||||||
|
Autocorrelation |
Partial Correlation |
AC |
PAC |
Q-Stat |
Prob* |
||
|
.*| . | |
.*| . | |
1 |
-0.197 |
-0.197 |
1.9751 |
0.160 |
|
|
. | . | |
. | . | |
2 |
0.013 |
-0.027 |
1.9840 |
0.371 |
|
|
**| . | |
**| . | |
3 |
-0.258 |
-0.271 |
5.5266 |
0.137 |
|
|
. | . | |
.*| . | |
4 |
-0.033 |
-0.156 |
5.5854 |
0.232 |
|
|
. | . | |
.*| . | |
5 |
-0.049 |
-0.125 |
5.7216 |
0.334 |
|
|
. |*. | |
. | . | |
6 |
0.145 |
0.027 |
6.9162 |
0.329 |
|
|
. | . | |
. | . | |
7 |
0.016 |
-0.003 |
6.9306 |
0.436 |
|
|
. | . | |
. | . | |
8 |
0.002 |
-0.033 |
6.9308 |
0.544 |
|
|
.*| . | |
.*| . | |
9 |
-0.092 |
-0.069 |
7.4526 |
0.590 |
|
|
. | . | |
. | . | |
10 |
-0.031 |
-0.055 |
7.5115 |
0.676 |
|
|
. | . | |
. | . | |
11 |
-0.001 |
-0.026 |
7.5115 |
0.756 |
|
|
. | . | |
.*| . | |
12 |
-0.049 |
-0.128 |
7.6694 |
0.810 |
|
|
. | . | |
. | . | |
13 |
0.052 |
-0.041 |
7.8582 |
0.853 |
|
|
. |*. | |
. |*. | |
14 |
0.119 |
0.106 |
8.8597 |
0.840 |
|
|
.*| . | |
.*| . | |
15 |
-0.082 |
-0.072 |
9.3430 |
0.859 |
|
|
. |*. | |
. |*. | |
16 |
0.128 |
0.132 |
10.563 |
0.836 |
|
|
. | . | |
. |*. | |
17 |
-0.020 |
0.109 |
10.593 |
0.877 |
|
|
. | . | |
. | . | |
18 |
0.001 |
0.050 |
10.593 |
0.911 |
|
|
. | . | |
. |*. | |
19 |
-0.023 |
0.075 |
10.635 |
0.936 |
|
|
. | . | |
. | . | |
20 |
0.002 |
0.037 |
10.635 |
0.955 |
|
|
Date: 05/31/15 Time: 16:07 Sample: 2004M07 2008M12 Included observations: 48 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . |** | . |** | 1 0.271 0.271 3.7420 0.063 . | . | .*| . | 2 -0.040 -0.123 3.8272 0.148 . | . | . |*. | 3 0.043 0.097 3.9266 0.270 . | . | .*| . | 4 -0.018 -0.071 3.9438 0.414 . | . | . | . | 5 -0.000 0.040 3.9438 0.558 . | . | . | . | 6 -0.005 -0.031 3.9451 0.684 . | . | . | . | 7 -0.019 -0.001 3.9670 0.784 . | . | . | . | 8 -0.015 -0.015 3.9798 0.859 . | . | . | . | 9 0.008 0.018 3.9834 0.913 . | . | . | . | 10 -0.018 -0.031 4.0048 0.947 . | . | . | . | 11 -0.034 -0.017 4.0782 0.968 . | . | . | . | 12 -0.016 -0.009 4.0960 0.982 . | . | . | . | 13 -0.031 -0.027 4.1617 0.989 . | . | . |*. | 14 0.055 0.080 4.3718 0.993 . | . | . | . | 15 0.002 -0.052 4.3720 0.996 . | . | . | . | 16 0.028 0.069 4.4288 0.998 . | . | . | . | 17 0.001 -0.053 4.4289 0.999 . | . | . | . | 18 -0.046 -0.015 4.6011 0.999 . | . | . | . | 19 -0.043 -0.043 4.7522 1.000 . | . | . | . | 20 -0.044 -0.021 4.9218 1.000 |
Приложение 3
Расширенный тест Дики-Фуллера на единичный корень
|
Null Hypothesis: LEVELS_PARAM has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-1.552647 |
0.7982 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.140858 |
|||
|
5% level |
-3.496960 |
||||
|
10% level |
-3.177579 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(LEVELS_PARAM) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 18:57 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M08 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 53 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
LEVELS_PARAM(-1) |
-0.140773 |
0.090667 |
-1.552647 |
0.1268 |
|
|
C |
0.078584 |
0.203521 |
0.386122 |
0.7010 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.004855 |
0.006580 |
-0.737805 |
0.4641 |
|
|
R-squared |
0.060267 |
Mean dependent var |
-0.062567 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.022678 |
S.D. dependent var |
0.737772 |
||
|
S.E. of regression |
0.729358 |
Akaike info criterion |
2.261636 |
||
|
Sum squared resid |
26.59819 |
Schwarz criterion |
2.373162 |
||
|
Log likelihood |
-56.93335 |
Hannan-Quinn criter. |
2.304523 |
||
|
F-statistic |
1.603297 |
Durbin-Watson stat |
1.802225 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.211404 |
||||
|
Null Hypothesis: D(LEVELS_PARAM) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-7.291636 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.144584 |
|||
|
5% level |
-3.498692 |
||||
|
10% level |
-3.178578 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(LEVELS_PARAM,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 18:56 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M09 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 52 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(LEVELS_PARAM(-1)) |
-1.025618 |
0.140657 |
-7.291636 |
0.0000 |
|
|
C |
0.193241 |
0.212493 |
0.909398 |
0.3676 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.008622 |
0.006800 |
-1.268035 |
0.2108 |
|
|
R-squared |
0.522454 |
Mean dependent var |
0.001450 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.502962 |
S.D. dependent var |
1.040205 |
||
|
S.E. of regression |
0.733353 |
Akaike info criterion |
2.273583 |
||
|
Sum squared resid |
26.35256 |
Schwarz criterion |
2.386155 |
||
|
Log likelihood |
-56.11317 |
Hannan-Quinn criter. |
2.316741 |
||
|
F-statistic |
26.80398 |
Durbin-Watson stat |
1.982965 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
||||
|
Null Hypothesis: D(LEVELS_PARAM) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: None |
|||||
|
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-7.213657 |
0.0000 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-2.610192 |
|||
|
5% level |
-1.947248 |
||||
|
10% level |
-1.612797 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(LEVELS_PARAM,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 18:57 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M09 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 52 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(LEVELS_PARAM(-1)) |
-1.007156 |
0.139618 |
-7.213657 |
0.0000 |
|
|
R-squared |
0.505030 |
Mean dependent var |
0.001450 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.505030 |
S.D. dependent var |
1.040205 |
||
|
S.E. of regression |
0.731826 |
Akaike info criterion |
2.232496 |
||
|
Sum squared resid |
27.31406 |
Schwarz criterion |
2.270020 |
||
|
Log likelihood |
-57.04491 |
Hannan-Quinn criter. |
2.246882 |
||
|
Durbin-Watson stat |
1.947112 |
||||
|
Null Hypothesis: SLOPE_PARAM has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-1.746174 |
0.7152 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.156734 |
|||
|
5% level |
-3.504330 |
||||
|
10% level |
-3.181826 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(SLOPE_PARAM) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 19:00 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M12 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 49 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
SLOPE_PARAM(-1) |
-0.104772 |
0.060001 |
-1.746174 |
0.0881 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-1)) |
0.411760 |
0.184761 |
2.228602 |
0.0312 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-2)) |
0.199878 |
0.236196 |
0.846239 |
0.4022 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-3)) |
0.673875 |
0.238899 |
2.820759 |
0.0073 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-4)) |
-0.680288 |
0.226715 |
-3.000637 |
0.0045 |
|
|
C |
0.146259 |
0.111844 |
1.307706 |
0.1981 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.005625 |
0.003531 |
-1.592852 |
0.1187 |
|
|
R-squared |
0.471273 |
Mean dependent var |
-0.085173 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.395741 |
S.D. dependent var |
0.369202 |
||
|
S.E. of regression |
0.286996 |
Akaike info criterion |
0.472866 |
||
|
Sum squared resid |
3.459400 |
Schwarz criterion |
0.743126 |
||
|
Log likelihood |
-4.585225 |
Hannan-Quinn criter. |
0.575403 |
||
|
F-statistic |
6.239352 |
Durbin-Watson stat |
1.974040 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000096 |
||||
|
Null Hypothesis: D(SLOPE_PARAM) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: Constant, Linear Trend |
|||||
|
Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-3.974469 |
0.0161 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-4.156734 |
|||
|
5% level |
-3.504330 |
||||
|
10% level |
-3.181826 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(SLOPE_PARAM,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 19:00 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M12 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 49 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-1)) |
-0.711756 |
0.179082 |
-3.974469 |
0.0003 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-1),2) |
0.087826 |
0.246756 |
0.355924 |
0.7236 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-2),2) |
0.240839 |
0.227592 |
1.058206 |
0.2959 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-3),2) |
0.840375 |
0.212234 |
3.959659 |
0.0003 |
|
|
C |
0.047910 |
0.098903 |
0.484420 |
0.6305 |
|
|
@TREND("2004M07") |
-0.002858 |
0.003230 |
-0.884841 |
0.3812 |
|
|
R-squared |
0.476449 |
Mean dependent var |
0.012384 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.415571 |
S.D. dependent var |
0.384254 |
||
|
S.E. of regression |
0.293755 |
Akaike info criterion |
0.502134 |
||
|
Sum squared resid |
3.710546 |
Schwarz criterion |
0.733785 |
||
|
Log likelihood |
-6.302280 |
Hannan-Quinn criter. |
0.590022 |
||
|
F-statistic |
7.826299 |
Durbin-Watson stat |
2.032011 |
||
|
Prob(F-statistic) |
0.000026 |
||||
|
Null Hypothesis: D(SLOPE_PARAM) has a unit root |
|||||
|
Exogenous: None |
|||||
|
Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) |
|||||
|
t-Statistic |
Prob.* |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller test statistic |
-3.876192 |
0.0002 |
|||
|
Test critical values: |
1% level |
-2.613010 |
|||
|
5% level |
-1.947665 |
||||
|
10% level |
-1.612573 |
||||
|
*MacKinnon (1996) one-sided p-values. |
|||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
|||||
|
Dependent Variable: D(SLOPE_PARAM,2) |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 05/31/15 Time: 19:01 |
|||||
|
Sample (adjusted): 2004M12 2008M12 |
|||||
|
Included observations: 49 after adjustments |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-1)) |
-0.635900 |
0.164053 |
-3.876192 |
0.0003 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-1),2) |
0.068126 |
0.243578 |
0.279690 |
0.7810 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-2),2) |
0.232205 |
0.225399 |
1.030194 |
0.3084 |
|
|
D(SLOPE_PARAM(-3),2) |
0.843621 |
0.210144 |
4.014494 |
0.0002 |
|
|
R-squared |
0.460929 |
Mean dependent var |
0.012384 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.424991 |
S.D. dependent var |
0.384254 |
||
|
S.E. of regression |
0.291378 |
Akaike info criterion |
0.449715 |
||
|
Sum squared resid |
3.820544 |
Schwarz criterion |
0.604149 |
||
|
Log likelihood |
-7.018013 |
Hannan-Quinn criter. |
0.508307 |
||
|
Durbin-Watson stat |
2.032370 |
||||
|
Null Hypothesis: CLI_LEVELS_NOCHINA has a unit root |
Подобные документы
Размер и динамика государственных расходов. Управление государственным долгом. Структура денежной массы. Динамика процентных ставок. Регулирование отрасли телекоммуникаций государством. Анализ структуры капитала и доходности компании ОАО АФК "Система".
курсовая работа [628,3 K], добавлен 18.01.2013Общая характеристика промышленно развитых стран. Основные признаки промышленно развитых стран. Дифференциация и выравнивание уровней экономического развития индустриальных стран Запада. Внутренние рынки промышленно развитых капиталистические стран.
курсовая работа [63,1 K], добавлен 10.03.2003Сущность и формы экономической интеграции. Финансово-промышленные группы как фактор развития экономической интеграции. Стратегия создания и основные направления ФПГ в Беларуси. Цели создания СНГ. Тенденции развития экономической интеграции стран СНГ.
курсовая работа [38,6 K], добавлен 23.01.2009Показатели использования капитала. Методика их расчета. Факторный анализ рентабельности капитала. Анализ оборачиваемости капитала. Оценка эффективности использования заемного капитала. Эффект финансового рычага. Анализ доходности собственного капитала.
курсовая работа [58,5 K], добавлен 20.05.2004Сущность и классификация капитала предприятия. Исследование методов управления собственным капиталом ОАО "Сан ИнБев" и увеличения его доходности. Формирование собственного капитала предприятия. Анализ состава и движения собственного капитала предприятия.
курсовая работа [644,9 K], добавлен 28.01.2012Агропромышленный комплекс и его развитие. Понятие, состав и структура АПК Беларуси. Сельское хозяйство Германии. Понятие и сущность агропромышленной интеграции. Виды и формы агропромышленной интеграции. Государственное регулирование сельского хозяйства.
курсовая работа [70,5 K], добавлен 14.03.2009Факторы экономической интеграции бывших советских республик. Успехи и неудачи СНГ. Перспективы СНГ. Главные препятствия интеграции – опасения в странах – членах СНГ ограничить свой суверенитет, экономические трудности.
реферат [27,3 K], добавлен 26.04.2003Сущность финансовой устойчивости и доходности. Индикатор и шкала финансово-экономической устойчивости. Анализ финансового состояния предприятия "МАП". Прогнозирование финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Оптимизация ценообразования.
дипломная работа [524,4 K], добавлен 24.10.2002Вертикальный и горизонтальный анализ бухгалтерского баланса. Анализ эффективности и интенсивности использования капитала предприятия. Анализ прибыли и рентабельности предприятия. Анализ финансовой устойчивости предприятия.
курсовая работа [113,3 K], добавлен 18.05.2007Планирование в развитых странах как форма регулирования рынка. Финансовые затраты развитых стран. Особенности государственного регулирования хозяйства в США, Великобритании, Франции, Германии. Объяснение высоких темпов роста японской промышленности.
курсовая работа [41,8 K], добавлен 10.03.2016
