r - 如何在 R 中对原始平稳和转换后的平稳时间序列进行格兰杰测试？

问题描述

我有三个时间序列的每日频率，分别命名为a、b、c。我已经通过动物园转换了三个时间序列，然后运行三个测试来检查平稳性，这里也有详细说明：

所有人的 Ljung-Box <0.01
ADF 徘徊在 0.01 左右（0.0104、0.01395、0.0151），所以低于 0.05
KPSS 测试为两个 <0.01，一个为 0.06

这告诉我c是静止的，而a和b不是。要将两个非平稳时间序列转换为平稳，我使用 diff()

diffa <- diff(a)
diffb <- diff(b)

所以现在我有了时间序列c、diffa和diffb。c的长度为 230、diffa和diff 229。由于它们的长度不同，我无法在c、diffa和diffb上运行grangertest()。

我的问题：

据我了解，我不应该在已经静止的时间序列上使用 diff() ，尽管这可以解决不同长度的问题。正确的？
如何在三个时间序列上运行 grangertest()？我应该添加 0 作为两个现在固定时间序列的第一个值吗？这让我觉得错了。添加 NA 作为第一个值不起作用，因为这会引发错误。
或者我在这里完全错过了什么？

编辑：我还运行了 Johansen-Procedure

###################### 
# Johansen-Procedure # 
###################### 

Test type: trace statistic , with linear trend 

Eigenvalues (lambda):
[1] 0.2870433 0.2059927 0.1364341

Values of teststatistic and critical values of test:

           test 10pct  5pct  1pct
r <= 2 |  26.70  6.50  8.18 11.65
r <= 1 |  68.68 15.66 17.95 23.52
r = 0  | 130.25 28.71 31.52 37.22

Eigenvectors, normalised to first column:
(These are the cointegration relations)

                  a.l2  c.l2        b.l2
a.l2       1.000000000  1.00000000  1.000000000
c.l2  0.002389741 -0.01354087 -0.009186882
b.l2      -0.721484628  0.63371350 -5.025730289

Weights W:
(This is the loading matrix)

                a.l2 c.l2      b.l2
a.d       -0.4943852 -0.1442216 0.03055074
c.d -28.8624865 22.6674082 5.20934270
b.d        0.3205697 -0.1668201 0.05236327

编辑 2：来自 tsDyn 的 VECM 输出

AIC 7310.527    BIC 7364.995    SSR 107996319896
Cointegrating vector (estimated by 2OLS):
   a       c         b
r1  1 -0.0003824692 -0.5213095


                 ECT                  Intercept               a -1               c -1          b -1               
Equation a      -0.5926(0.1377)***   8.7668(12.0209)         0.1257(0.1237)      0.0011(0.0006)*     -0.2109(0.0768)**   
Equation c 14.7790(21.2262)     -26.1263(1852.6566)     1.3814(19.0588)     -0.1389(0.0852)     -0.8560(11.8419)    
Equation b      0.1636(0.2013)       2.6051(17.5698)         0.0168(0.1807)      0.0035(0.0008)***   -0.3475(0.1123)**

标签： rtime-series

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