<< kpss Unit roots and cointegration phil_perr >>

Grocer >> Unit roots and cointegration > olsecm

olsecm

Error correction test for cointegration

CALLING SEQUENCE

rolsecm = olsecm(p,namey0,arg1,...,argn)

PARAMETERS

Input

* p = order of time polynomial in the error correction part

  - p=-1, no deterministic part (default)

  - p=0, for constant term

  - p=1, for constant plus time-trend

  - p=2, for constant plus quadratic time-trend

* namey = the exogenous variable wich can be a time series, a real (nx1) vector or a string equal to the name of a time series or a (nx1) real vector between quotes

* arg1,...,argn = arguments which can be:

  * 'coint=[var1 var2 ... varn]' the cointegrating variables with var1 the variables which t-stat has to be tested.

  * 'ncoint=x' with x the number of cointegrating variables when the user is testing a constained cointegrating vector/ (see olsecm_d for an example)

  * the exogenous variables of the ECM which can be

  * the string 'noprint' if the user doesn't want the to print the results of the regression

  * the string 'dropna' if the user wants to delete NAs (this option should be used when dealing with daily and weekly TS)

 

Output

* rolsecm = a results tlist with

   . rolsecm('meth') = 'olsecm'

   . rolsecm('y') = y data vector of the ECM

   . rolsecm('x') = x data matrix of the ECM

   . rolsecm('ecm') = data matrix of the error correction

   . rolsecm('nobs') = # observations in the ECM

   . rolsecm('nvar') = # variables in the ECM

   . rolsecm('beta') = estimated b

   . rolsecm('yhat') = fited y

   . rolsecm('resid') = residuals of the regression

   . rolsecm('vcovar') = estimated variance-covariance matrix of beta

   . rolsecm('sige') = estimated variance of the residuals

   . rolsecm('sigu') = sum of squared residuals

   . rolsecm('ser') = standard error of the regression

   . rolsecm('tstat') = t-stats

   . rolsecm('pvalue') = pvalue of the betas

   . rolsecm('dw') = Durbin-Watson Statistic

   . rolsecm('condindex') = multicolinearity cond index

   . rolsecm('prescte') = boolean indicating the absence of a constant in the regression

   . rolsecm('test p-value') = the (approximate) p-value of the test

   . rolsecm('test crit. value') = the Ericsson-MacKinnon critical value of the test

   . rolsecm('deterministic') = type of deterministic part in the cointegrating vector

   . rolsecm('prests') = boolean indicating the presence or absence of a time series in the regression

   . rolsecm('namey') = name of the y variable of the ECM

   . rolsecm('namex') = name of the x variables of the ECM

   . rolsecm('ecm') = location of variables in x and namex

   . rolsecm('bounds') = if there is a timeseries in the regression, the bounds of the regression

   . rolsecm('like') = log-likelihood of the regression

   . rolsecm('dropna') = boolean indicating if NAs had been dropped

   . rolsecm('nonna') = vector indicating position of non-NA values (if the option 'dropna' was active)

DESCRIPTION

Estimates an Error correction model and carries out a test of cointegration based critical values and p-values using the response surfaces in Ericsson and MacKinnon (2002) as implemented in the program ECMtest.xls (version 1.0). The error correction part can be fully estimated by the programm or constained by the user (see olsecm_d and reference below for an exmaple).

EXAMPLE

r=olsecm(2,'delts(lm1-lp)','delts(lp)','delts(lagts(lm1-lp-ly))','rnet','coint=[lagts(lm1-lp-ly);lagts(ly)]','ncoint=4');
// Example taken from function olsecm_d. It reproduces equation (30) and part of table 6 from
// N. R. Ericsson and J. G. MacKinnon (2002), "Distribution of error correction test for cointegration",
// Econometrics Journal, 5, 285-318.

AUTHOR

Emmanuel Michaux 2007-2013

Report an issue
<< kpss Unit roots and cointegration phil_perr >>