Apa itu Gabungan?
Kointegrasi adalah kaedah statistik yang digunakan untuk menguji hubungan antara dua atau lebih siri masa tidak bergerak dalam jangka masa panjang atau untuk jangka masa yang ditentukan. Kaedah ini membantu dalam mengenal pasti parameter atau keseimbangan jangka panjang untuk dua atau lebih set pemboleh ubah. Ini membantu dalam menentukan senario di mana dua atau lebih siri masa pegun disatukan sedemikian rupa sehingga mereka tidak dapat jauh dari keseimbangan dalam jangka masa panjang.
Penjelasan
- Kaedah ini digunakan untuk menentukan kepekaan dua atau lebih pemboleh ubah terhadap set syarat atau parameter yang sama dalam jangka masa.
- Marilah kita memahami kaedah dengan bantuan grafik. Harga dua komoditi A dan B, ditunjukkan pada grafik. Kita dapat membuat kesimpulan bahawa ini adalah komoditi yang digabungkan dengan sempurna dari segi harga kerana perbezaan antara harga kedua-dua komoditi itu tetap sama selama beberapa dekad. Walaupun ini adalah contoh hipotetis, ia menjelaskan dengan sempurna penggabungan dua siri masa tidak bergerak.
Sejarah
- Regresi Linear sebelumnya digunakan sebagai kaedah statistik untuk mencari hubungan antara dua atau lebih siri masa. Granger dan Newbold, ahli ekonomi Britain, menentang penggunaan regresi linier sebagai teknik untuk menganalisis siri masa untuk jangka waktu yang ditentukan. Seperti mereka, menggunakan regresi linier kadang-kadang menghasilkan korelasi yang salah kerana kesan faktor lain.
- Pada tahun 1987, Granger dan Engle menerbitkan sebuah makalah mengenai topik ini di mana mereka menetapkan konsep penggabungan siri masa tidak bergerak untuk mencari korelasi antara mereka. Mereka membuktikan bahawa dua atau lebih siri masa tidak bergerak disatukan sedemikian rupa sehingga mereka dapat bergerak jauh dari keseimbangan. Kedua-dua ahli ekonomi itu dianugerahkan hadiah peringatan Nobel dalam sains ekonomi untuk karya revolusi mereka.
Contoh Perpaduan
- Kointegrasi sebagai korelasi tidak mengukur sama ada dua atau lebih data siri atau pemboleh ubah bergerak bersama dalam jangka masa panjang, sementara mengukur sama ada perbezaan antara cara mereka tetap berterusan atau tidak.
- Jadi itu bermaksud bahawa dua pemboleh ubah rawak yang sama sekali berbeza antara satu sama lain dapat mempunyai satu aliran biasa yang menggabungkannya dalam jangka masa panjang. Sekiranya ini berlaku, pemboleh ubah dikatakan dapat disatukan.
- Sekarang mari kita ambil contoh Cointegration dalam perdagangan pasangan. Dalam perdagangan pasangan, pedagang membeli dua saham yang disatukan, Saham A pada posisi panjang dan Saham B dalam posisi pendek. Pedagang tidak pasti mengenai arah harga kedua saham tetapi yakin bahawa kedudukan Saham A pasti lebih baik daripada stok B.
- Sekarang mari kita katakan bahawa harga kedua-dua saham turun, pedagang masih akan mendapat keuntungan selagi kedudukan saham A lebih baik daripada stok B jika kedua-dua saham itu sama beratnya pada waktu pembelian.
Kaedah Kointegrasi
Tiga kaedah utama dijelaskan di bawah:
# 1 - Kaedah Dua Langkah Engle-Granger
Kaedah ini didasarkan pada pengujian residu yang dibuat berdasarkan regresi statik untuk kehadiran akar unit, iaitu, jika dua siri masa tidak stasioner disatukan, hasilnya akan mengesahkan ciri sisa residu. Terdapat beberapa batasan dengan kaedah ini kerana jika terdapat dua atau lebih pemboleh ubah tidak bergerak, kaedah ini akan mencerminkan dua atau lebih hubungan yang bersatu dan juga, kaedah ini adalah model persamaan tunggal. Beberapa batasan ini telah ditangani dalam ujian kebelakangan ini seperti ujian Johansen dan Philip-Ouliari.
# 2 - Ujian Johansen
Ujian Johansen digunakan untuk menguji Kointegrasi antara beberapa data siri masa pada satu masa. Ujian ini mengatasi batasan hasil ujian yang salah untuk lebih daripada dua siri masa kaedah Engle-Granger. Ujian ini tertakluk kepada sifat asimtotik; iaitu, mengambil ukuran sampel yang besar kerana ukuran sampel yang kecil akan memberikan hasil yang salah atau salah. Terdapat dua bifurkasi Ujian Johansen, iaitu ujian Trace dan Maximum Eigenvalue test.
# 3 - Ujian Philip-Ouliaris
Ujian ini membuktikan bahawa apabila ujian root unit berasaskan sisa digunakan pada siri masa, residu yang disatukan memberikan taburan asimtotik dan bukannya taburan Dickey-Fuller. Taburan asimtotik yang dihasilkan dikenali sebagai taburan Philip-Ouliaris.
Keadaan Gabungan
Ujian Cointegration didasarkan pada logik bahawa lebih daripada dua pemboleh ubah siri mempunyai beberapa tren deterministik yang serupa yang dapat digabungkan dalam jangka masa tertentu. Ini adalah syarat terbaik untuk semua pengujian kointegrasi untuk pemboleh ubah siri masa tidak stasioner bahawa mereka harus disatukan dalam urutan yang sama, atau mereka harus mempunyai kecenderungan serupa yang dapat menentukan hubungan antara mereka. Sehingga mereka tidak harus banyak menyimpang dari parameter rata-rata dalam jangka pendek, dan dalam jangka panjang, mereka harus kembali ke arah tren.
