Posso estar misturando meus conceitos de séries temporais e não séries temporais, mas qual é a diferença entre um modelo de regressão que exibe correlação serial e um modelo que exibe uma raiz unitária?
Além disso, por que você pode usar um teste de Durbin-Watson para testar a correlação serial, mas deve usar um teste de Dickey-Fuller para raízes unitárias? (Meu livro diz que isso ocorre porque o Teste Durbun Watson não pode ser usado em modelos que incluem defasagens nas variáveis independentes.)
time-series
autocorrelation
unit-root
hgcrpd
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Respostas:
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Se você tem, digamos, um processo autoregressivo, e observa o que é chamado de polinômio característico, esse polinômio tem raízes complexas (talvez algumas ou todas sejam raízes reais). Se todas as raízes estiverem dentro do círculo da unidade, o processo será estacionário, caso contrário, não será estacionário. Um teste para raízes unitárias procura verificar se o processo específico está estacionário com base nos dados observados (parâmetros desconhecidos).
Um teste para correlação serial é totalmente diferente. Ele analisa a função de autocorrelação, testando para verificar se todas as correlações são ou não nulas (às vezes chamadas de teste de ruído branco).
A resposta para a segunda pergunta é que problemas diferentes exigem testes diferentes. Não entendo o que seu livro está descrevendo. Eu vejo esses testes como testes em séries temporais individuais. Não vejo onde variáveis independentes e dependentes entram nele.
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