Cointegration on tugev pikaajaline suhe. Asjaolu, et kaks muutujat on koos integreeritud, tähendab, et kuigi nad kasvavad või langevad, teevad nad seda sünkroniseeritud viisil ja hoiavad seda suhet aja jooksul.
Kointegreerimise mõiste tuleneb probleemist proovida teada saada, kas kaks või enam muutujat on tegelikult omavahel seotud. Paljud muutujate vahelised seosed võivad olla võltsitud, see tähendab valed. Võlts tähendab, et kuigi statistiliselt tundub, et nad on omavahel seotud, on see puhas juhus. Siin on graafik, mis seob kahte muutujat (x ja x1).
See graafik on koostatud kahe reaga, mis on juhuslikult loodud statistilise programmeerimistarkvara nimega R Studio. Kuna muutujad on genereeritud juhuslikult, on vähimgi olemasolev seos puhas juhus. Graafikut vaadates võime siiski arvata, et neil on stabiilne suhe. Kui x kasvab, kasvab ka x1.
Pealegi, tehes lineaarse regressioonimudeli, mis selgitab x väärtust vastavalt x1 väärtusele, saame graafil oleva regressioonijoone. See näitab R-ruutu 0,62, see tähendab, et x1 on võimeline selgitama 62% variatsioonidest x-is.
Asjaolu, et neil kahel täiesti juhuslikul ja üksteisest sõltumatul seerial võib olla näiline suhe, avab ukse lõpmatute võimaluste maailma, kus paljud omavahel mitteseotud muutujad võivad näida olevat seotud. Selles mõttes on kointegreerumise testide ülesandeks teha kindlaks, kas see suhe on tõene ja mõttekas või on see vale. Kuna tegemist on matemaatilistel valemitel põhinevate statistiliste testidega, pole need eksimatud. Kuid need on väga nõudlikud testid, mis tagavad väga suure tõenäosuse võltssuhetest hoidumiseks.
Kointegreerumistesti tegemise sammud
Selgituse lihtsustamiseks käsitleme ainult kahte muutujat (x ja x1). Näiteks inflatsioon ja intressimäärad või SKP ja töötuse määr. Seega loeme kointegreerumise testi abil sammud, et teha kindlaks, kas suhe on võlts või mitte.
- Luua muutujate seos
Kõige võimsam viis kahe muutuja vahelise suhte intuitsiooni loomiseks majanduses on loogika. Statistika ja täpsemalt ökonomeetria püüab ainult numbreid panna. Kuid see peab olema majandusteaduse kaudu ökonomist või ökonomeetrik, kes kehtestab suhte loogika.
- Väljavõtke andmed ja genereerige mudel
Kui andmed on välja kaevatud, on need usaldusväärsed ja neil puudub hinnanguviga, mudel luuakse. Ehkki olukordi on rohkem, võime end lihtsustades kohata kahe stsenaariumi korral:
- x ja x1 on paigal. Seda hindavad tavalised kõige väiksemad väljakud (OLS)
- Sarjad ei ole statsionaarsed, kuid need on koos integreeritud.
- Cointegration test
Kuulsaim kointegreerumise test on Dickey-Fulleri test. Katse tehakse jääkide seeriatega. See tähendab, et me teeme mudeli. Meie puhul püüame x-i selgitada x1 väärtuste abil. Ja meil on hinnang väärtusele x. Vahet x tegelike väärtuste ja hinnangu x vahel nimetatakse jääkväärtuseks. Katse tehakse jääkide seerias. Sel viisil, kui testiga saab kinnitada, et jäägid on paigal, integreeritakse muutujad koos. Vastasel juhul nad seda ei tee.
Milleks on kointegratsioon kasulik?
Koostegreerimine on majanduses kasulik usaldusväärsete ennustavate mudelite tegemisel. Samuti kauplemise korral, kui kasutatakse statistilisi arbitraažitehnikaid nagu paarikaubandus. Või teha makromajanduslikel muutujatel põhinevaid mudeleid, mis võimaldavad hinnata vara väärtust antud ajahetkel. Kointegratsiooni kasulikkuse selge näide on paarikaubanduses. Kui me ei taga, et kahel finantsvaral on aja jooksul stabiilne suhe, võime selle strateegiaga investeerides kaotada palju kapitali.
Punktide hinnang