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진단 테스트

벡터 오류 수정(VEC) 모델은 최적의 선형 불편 추정기(BLUE)를 식별하는 것을 목표로 하므로 결과의 통계적 견고성을 확인하기 위해 진단 테스트를 수행해야 합니다. <a href="https://www.backlink-storm.com/">구글백링크</span></a>잔차의 안정성을 평가하기 위해 계열 상관, 이분산성 및 정규성 테스트가 사용됩니다. 모델에 이러한 편향이 없으면 얻은 결과를 분석 목적으로 활용할 수 있습니다. 적절한 진단 테스트를 확인하려면 모든 테스트의 p 값이 5%를 초과 해야 합니다 .

직렬 상관 테스트

계열 상관관계는 이전 기간의 오류 항이 미래 기간에 영향을 미칠 때 발생합니다. OLS(보통 최소 제곱) 회귀 분석에서 추정량의 선형성 및 통계적 유의성과 계열 상관 관계가 있음에도 불구하고 이러한 추정량은 최상의 선형 불편 추정량(BLUE) 자격을 갖추지 못했다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 연구에서는 특히 Lagrange 승수 테스트라고도 하는 Breusch-Godfrey 계열 상관 LM 테스트를 사용하여 계열 상관 테스트를 수행했습니다. 이 테스트는 정의된 시간 간격 내에서 주어진 변수의 관측치 간의 연관성을 조사하는 데 사용됩니다. 이 테스트에서 가정된 귀무 가설은 시차 순서 p 내에 계열 상관이 없다고 주장합니다. Kirchgässner와 Wolters [ 40 ] 에 따르면 R-제곱 값이 유의 수준 5%에서 임계 p 값을 초과하면 귀무 가설이 기각되어 계열 상관 관계가 없음을 나타냅니다.

이분산성 테스트

이분산성 검정은 잔차의 변동성이 일관되게 유지되는지 확인하기 위해 수행됩니다. 이전 기간의 오차항이 후속 기간에 미치는 잠재적 영향을 조사하기 위해 Kirchgässner와 Wolters가 제안한 ARCH 방법을 활용하여 이분산성 테스트를 수행했습니다[ 40 ]. 후속 설명에서는 앞서 언급한 테스트의 가설을 간략하게 설명합니다.