lag:指定要计算的滞后阶数,默认为NULL,表示自动选择滞后阶数。 type:指定使用的统计量类型,可选的值为"Ljung-Box"和"Box-Pierce",默认为"Ljung-Box"。 Ljung-Box测试的原假设为“时间序列数据不存在自相关性”,备择假设为“时间序列数据存在自相关性”。根据Ljung-Box统计量的计算结果,可以进行假设检验,判断时间...
Ljung-Box检验即LB检验、随机性检验,用来检验m阶滞后范围内序列的自相关性是否显著,或序列是否为白噪声(或者统计量服从自由度为m的卡方分布)。若是白噪声数据,则该数据没有价值提取,即不用继续分析了。 二、数据处理 拿到一个序列之后,首先判断它是不是平稳时间序列,如果是就进行模式识别;如果不是就扣除趋势项将...
R Box.test Box-Pierce 和 Ljung-Box 测试R语言 Box.test 位于stats 包(package)。 说明计算Box-Pierce 或 Ljung-Box 检验统计量,以检查给定时间序列中独立性的原假设。这些有时称为‘portmanteau’ 测试。用法Box.test(x, lag = 1, type = c("Box-Pierce", "Ljung-Box"), fitdf = 0) ...
构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包 2、纯随机性检验、白噪声检验(Box.test(data,type,lag=n)——lag表示输出滞后n阶的白噪声检验统计量,默认为滞后1阶的检验统计量结果) 1、Q统计量:type=“Box-Pierce” 2、LB统计量:type=“Ljung-Box” 二、模型 1、ARMA平稳序列模型 1.1...
然而,建立的ARIMA模型仍然可能存在模型残差(即拟合模型后剩余的未解释的误差序列)的自相关性。为了检验模型残差是否为白噪声(即无自相关性),我们可以进行Ljung-Box检验。 Ljung-Box检验的原假设是模型残差是白噪声。在R语言中,我们可以使用Box.test()函数进行Ljung-Box检验。该函数的第一个参数是模型残差,第二个参...
检验方法采用Ljung-Box检验。表中LB2(12)指滞后期为12的收益率平方的Ljung-Box统计量,该统计量在无序列相关的零假设下,服从自由度为12的 分布。具体检验结果如下:收益率平方的Ljung-Box统计量为34.1853,P值为0.0006306,拒绝无自相关的零假设,表明收益率的平方存在自相关现象。
Box-Ljung test data: Squared.Residuals X-squared = 0.1124, df = 1, p-value = 0.7374 除第六个参数外,所有参数的p“值均小于0.05,表明 它们具有统计学意义。此外,Box” Ljung检验的p“值大于0.05, 因此我们不能拒绝自相关的假设残差的值不同于0。因此该模型足以表示残差。
检验方法采用Ljung-Box检验。表中LB2(12)指滞后期为12的收益率平方的Ljung-Box统计量,该统计量在无序列相关的零假设下,服从自由度为12的 分布。具体检验结果如下:收益率平方的Ljung-Box统计量为34.1853,P值为0.0006306,拒绝无自相关的零假设,表明收益率的平方存在自相关现象。
表Ljung-Box检验结果 为了进一步探究序列的自相关性,对序列作ACF、PACF图。由图可见,该收益率序列存在自相关现象。 3、异方差性检验 对指数的日收益率序列进行异方差性检验。检验方法采用ARCH-LM检验。表中LM(12)指ARCH效应的拉格朗日乘数检验,在没有ARCH效应的零假设下,统计量服从自由度为12的 分布。具体检验结果...
检验方法是Ljung-Box检验,原假设是延迟阶数小于等于m期的序列值之间没有相关性。Box.test函数中x是数据的名字,type有两种选择,一般选择常用的Ljung-Box,lag一般设为小的值,因为序列之间如果存在相关性,通常只存在于延迟阶数较短的序列之间。这里生成正态分布的随机数,检验一下,返回结果主要看p-value这里大于0.05,...