Auto.VR和Lo.Mac，決策規則？

Question

我想通過使用自動方差比測試（Auto.VR）和Lo-MacKinlay方差比測試（Lo.Mac）來確定某個系列是否遵循隨機遊走。

如果我們考慮下面提到的例子，該做出什麼決定？ （零假設：r是序列不相關。）

data(exrates)  
y <- exrates$ca        
nob <- length(y) 
r <- log(y[2:nob])-log(y[1:(nob-1)])   
Auto.VR(r) 

$ STAT [1] 2.202953
$總和[1] 1.153463

data(exrates) 
y <- exrates$ca         
nob <- length(y) 
r <- log(y[2:nob])-log(y[1:(nob-1)])   
kvec <- c(2,5,10) 
Lo.Mac(r,kvec) 

$統計

M1 M2

K = 2 2.5701993 2.0412787

K = 5 1.5517705 1.2834571

K = 10 0.3759064 0.3195872

Answer 1

我正在找出我的問題。然後，我將相同的數據（上面提到的）導入到python中。我這樣做是因爲我找到了關於此鏈接「http://arch.readthedocs.io/en/latest/unitroot/tests.html#variance-ratios」中的決定規則的解釋，其中說明了「」如果排除了具有陽性檢驗統計量的空值，則表明在時間序列中存在正序列相關性「

這裏的r_NaN和上面提到的「r」系列一樣。

from arch.unitroot import VarianceRatio 
    vr_r = VarianceRatio(r_NaN, 2) 
    print(vr_r.summary().as_text()) 

輸出：

 Variance-Ratio Test Results  
===================================== 
Test Statistic    -20.527 
P-value       0.000 
Lags        2 
------------------------------------- 

而且，這個決定是：由於檢驗統計量是負的，我們無法拒絕零hyphotesis。因此，我們得出結論，r的序列遵循隨機遊走。