Econométrie

Mardi 16 août 2011 2 16 /08 /Août /2011 14:29

Depuis que Diebold & Inoue (2001), Granger & Hyung (2004) ou encore Haldrup & Nielsen (2007), ont mis en exergue les risques de confusion entre mémoire longue et break structurel, de nombreux tests ont été développés pour discriminer les deux phénomènes. Il est ici programmé un test récent proposé par Perron & Qu (2010):

The following RATS code is a source file.

Procedure LMSB

 

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          ****                                                                 *****

 

 

********

*Compute the Perron & Qu (2010) Long Memory vs Structural Break Test

********

 

 

 

***************************************** LMSB function definition

procedure lmsb resids sbeg send

type series resids

type integer sbeg send

 

       option real a 0.5

       option real b 0.8

       option real d1

       option real d2

 

       local vect[real] dvec

 

       dim dvec(2)

 

       if(%defined(d1).and.%defined(d2))

       {

      comp dvec(1) = d1, dvec(2) = d2

       }

       else

       {

             @gphlp(noprint,power=a) resids sbeg send

 

             comp dvec(1) = %%d

 

             @gphlp(noprint,power=b) resids sbeg send

 

             comp dvec(2) = %%d

 

       }

 

       comp %pqstat = (sqrt(24*(send**0.5))/(%pi**2))*(dvec(1)-dvec(2))

       comp %pqsignif = %ztest(%pqstat)

 

end



Sources:

Perron, P., Qu, Z., 2010. Long-Memory and Level Shifts in the Volatility of Stock Market Return Indices. Journal of Business & Economics Statistics, 28(2), 275-290.


Diebold, F. X., Inoue, A., 2001. Long memory and regime switching. Journal of Econometrics, 105, 131-159.

Granger, C. W. J., Hyung, N., 2004. Occasional structural breaks and long memory with an application to the S&P 500 absolute stock returns. Journal of Empirical Finance, 11, 399-421.

Haldrup, N., Nielsen, M.., 2007. Estimation of fractional integration in the presence of data noise. Computational Statistics & Data Analysis, 51, 3100-3114.

Par Gilles De Truchis - Publié dans : Econométrie
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Jeudi 11 août 2011 4 11 /08 /Août /2011 09:56

 

L'analyse de la mémoire longue et plus précisement les modèles ARFIMA se sont considérablement développés ces dernières années. Certain d'entre vous seront donc intéressés de tester la présence d'integration fractionnaire contre l'alternative d'une racine unitaire. De nombreux tests ont été developpés et je présente ici celui proposé par Lobato & Velasco 2007. Notons que ce test peut également être utilisé pour explorer les relations de cointegration fractionnaire.

The following RATS code is a source file.

Procedure LVFC

*****                                                                   *****
*                                                                           *
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********
*Compute the Lobato and Velasco (2007) fractional (possibly cointegration) test
*Use the lag option to take into account autocorrelation
********



***************************************** LVFC procedure
procedure lvfc series sbeg send
type series series
type integer sbeg send

    option real d
    option integer lags

    local series zeta
    local series dzeta
    local real sum
    local real dhat
    local series dres
    local series fdres

    local vector[integer] dflags
    local vector coeffs

    dim dflags(fix(send-sbeg)) coeffs(fix(send-sbeg))

    if %defined(d)
    {
        comp dhat = d
    }
    else
    {
        disp "Syntax: @lvfc(d = estimate_of_d) series start end"
        return
    }

    comp sum = 0.0

    diff(diff=1) series sbeg+1 send dres

    ewise dflags(i) = i
    ewise coeffs(i) = %binomial(dhat,i)*(-1)**i
    filter(truncate) series sbeg+1 send fdres
    # dflags
    # coeffs

     set zeta sbeg+1 send = %if(dhat==1.0,0,(fdres - dres)/(1-dhat))

    if %defined(lags).and.lags!=0
    {
        linreg(noprint) fdres sbeg+lags+1 send
        # fdres{1 to lags}

        set dzeta sbeg+lags+1 send = sum=0.0, %do(i,1,lags, sum = sum + %beta(i)*zeta{i}), zeta{0} - sum

        linreg(noprint) dres sbeg+lags+1 send
        # dzeta dres{1 to lags}
    }
    else
    {
        linreg(noprint) dres sbeg+1 send
        # zeta
    }

    comp %lvstat = %tstats(1)
    comp %lvsignif = %ztest(%lvstat)

end

 

Sources: Lobato, I. N., Velasco, C., 2007. Efficient Wald tests for fractional unit roots. Econometrica, Vol. 75, No. 2, 575-589

Par Gilles De Truchis - Publié dans : Econométrie
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Lundi 18 avril 2011 1 18 /04 /Avr /2011 11:56

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Lundi 18 avril 2011 1 18 /04 /Avr /2011 11:40

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Mardi 21 avril 2009 2 21 /04 /Avr /2009 19:28

Voici les procédures des tests de rapport de vraisemblance, AIC et BIC, présentés précédemment. Ils ont été également ajoutés à la suite de l'article en question.


Procèdures sous RATS

 

Likelihood Ratio

**************************************************************************** Likelihood Ratio

display 'LR'

do lag =0,
nlag-1

system 1 2 3
variable x y z
lags 1 to nlag
det constant
end(system)
estimate(noprint) nbeg+nlag nend 1
declare symmetric sig(3,3)
vcv(noprint,matrix=sig) nbeg+nlag nend
# 1 2 3


system 4 5 6
variable x y z
if lag==0
{

}
else
{
lags 1 to lag
}

det constant
end(system)
estimate(noprint) nbeg+nlag nend_n 4
declare symmetric sig(3,3)
vcv(noprint,matrix=sig) nbeg+nlag nend_n
# 4 5 6

compute df = 9*(nlag-lag)
display 'Nombre de retard(s): ' lag
display 'Nombre de restriction(s): ' nlag-lag
display 'Degrees of freedom: ' df


ratio(degrees=df) nbeg+nlag nend_n
# 1 2 3
# 4 5 6

end do lag

 

Akaike's information criterion

**************************************************************************** Akaike's information criterion

display 'AIC'

do lag =0,
nlag

system(model=usamodel)
variable x y z
if lag==0
{

}
else
{
lags 1 to lag
}
det constant
end(system)
estimate(noprint,resids=aicr) nbeg+nlag nend_n
compute aic = %nobs*%logdet+lag*18
display 'nombre de retard(s): ' lag
display %concat(%string(4-lag),' restriction(s) for aic') aic

end do lag

 

Bayesian information criterion

****************************************************** Bayesian information Criterion (BIC) or Schwarz Information Criterion


display 'BIC'

do lag =0,4

system(model=usamodel)
variable x y z
if lag==0
{

}
else
{
lags 1 to lag
}

det constant
end(system)
estimate(noprint,resids=bicr) nbeg+nlag nend_n
compute bic = %nobs*%logdet+log(%nobs)*lag*9
display 'nombre de retard(s): ' lag
display %concat(%string(4-lag),' restriction(s) for bic') bic

end do lag

 

Par Gilles De Truchis - Publié dans : Econométrie
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