R语言 urca包 ur.kpss()函数中文帮助文档(中英文对照)

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ur.kpss(urca)
ur.kpss()所属R语言包：urca

                                        Kwiatkowski et al. Unit Root Test
                                         Kwiatkowski博士等人。单位根检验。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs the KPSS unit root test, where the Null hypothesis is stationarity. The test types specify as deterministic component either a constant "mu" or a constant with linear trend "tau".
执行KPSS单位根检验的零假设是平稳的。的测试类型指定为确定性成分是一个常量"mu"或一个恒定的线性趋势"tau"。


用法----------Usage----------


ur.kpss(y, type = c("mu", "tau"), lags = c("short", "long", "nil"),
        use.lag = NULL)



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
Type of deterministic part.
类型的确定性一部分。


参数：lags
Maximum number of lags used for error term correction.
最大数量的滞后校正误差项。


参数：use.lag
User specified number of lags.
用户指定的滞后阶数。


Details

详细信息----------Details----------

lags="short" sets the number of lags to \root 4 \of {4       \times (n/100)}, whereas lags="long" sets the number of lags to \root 4 \of     {12 \times (n/100)}. If lags="nil" is choosen, then no error correction is made. Furthermore, one can specify a different number of maximum lags by setting use.lag accordingly.
lags="short"设置的滞后阶数，而到\root 4 \of {4       \times (n/100)} lags="long"设置的滞后阶数\root 4 \of     {12 \times (n/100)}。如果lags="nil"选择，则没有错误校正。此外，可以指定通过设置use.lag相应的不同数目的最大滞后。


值----------Value----------

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


（作者）----------Author(s)----------


Bernhard Pfaff



参考文献----------References----------

Testing the Null Hypothesis of Stationarity Against the Alternative of a Unit Root: How Sure Are We That Economic Time Series Have a Unit Root?, Journal of Econometrics, 54, 159–178.
'Discussion Papers (CFDPs)'.

参见----------See Also----------

ur.kpss-class
ur.kpss-class


实例----------Examples----------


data(nporg)
gnp <- na.omit(nporg[, "gnp.r"])
gnp.l <- log(gnp)
kpss.gnp <- ur.kpss(gnp.l, type="tau", lags="short")
summary(kpss.gnp)

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