R语言 urca包 ur.ers()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

ur.ers(urca)
ur.ers()所属R语言包：urca

                                        Elliott, Rothenberg \& Stock Unit Root Test
                                         埃利奥特，罗森伯格\＆股份单位根检验。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs the Elliott, Rothenberg \& Stock unit root test.
执行艾略特，罗森伯格\＆股份单位根检验。


用法----------Usage----------


ur.ers(y, type = c("DF-GLS", "P-test"), model = c("constant", "trend"),
       lag.max = 4)



参数----------Arguments----------

参数：y
Vector to be tested for a unit root.
一个单位根测试向量。


参数：type
Test type, either "DF-GLS" (default), or "P-test".
测试的类型，是"DF-GLS"（默认），或"P-test"。


参数：model
The deterministic model used for detrending.
的确定性模型用于非趋势。


参数：lag.max
The maximum numbers of lags used for testing of a decent lag truncation for the "P-test" (BIC used), or the maximum number of lagged differences to be included in the test regression for "DF-GLS".
用于测试一个体面的滞后截断滞后的最大数量的"P-test"（BIC），或在测试中回归"DF-GLS"的最大数量滞后的差异。


Details

详细信息----------Details----------

To improve the power of the unit root test, Elliot, Rothenberg \& Stock proposed a local to unity detrending of the time series. ERS developed a feasible point optimal test, "P-test", which takes serial correlation of the error term into account. The second test type is the "DF-GLS" test, which is an ADF-type test applied to the detrended data without intercept. Critical values for this test are taken from MacKinnon in case of model="constant" and else from Table 1 of Elliot, Rothenberg \& Stock.
为了提高功率的单位根检验，埃利奥特，罗森伯格\＆联合提出了一个统一的本地非趋势的时间序列。 ERS制定一个可行的最佳测试，"P-test"，需要考虑的误差项的序列相关。的第二测试类型是"DF-GLS"测试，这是施加到没有截距的趋势数据的ADF型测试。从麦金农在model="constant"“和其他从表1中的艾略特，罗森伯格\＆股票的情况下，本次测试的临界值。


值----------Value----------

An object of class ur.ers.
对象的类ur.ers。


（作者）----------Author(s)----------


Bernhard Pfaff



参考文献----------References----------

for an Autoregressive Unit Root, Econometrica, Vol. 64, No. 4, 813–836.
Long-Run Economic Relationships, eds. R.F. Engle and C.W.J. Granger, London, Oxford, 267–276.


参见----------See Also----------

ur.ers-class
ur.ers-class


实例----------Examples----------


data(nporg)
gnp <- na.omit(nporg[, "gnp.r"])
ers.gnp <- ur.ers(gnp, type="DF-GLS", model="const", lag.max=4)
summary(ers.gnp)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。