Wie kann die Signifikanz zweier addierter Zeitreihen-Regressionskoeffizienten getestet werden?

Ich habe ein Zeitreihenmodell mit Multiplikationsindikatorvariablen in R. geschätzt Das Modell wie so aussieht:Wie kann die Signifikanz zweier addierter Zeitreihen-Regressionskoeffizienten getestet werden?

dynlm(returns.ts[,1] ~ 1 + Dummy.ts + Mkt.Rf + Mkt.Rf:Dummy.ts + SMB + SMB:Dummy.ts + HML + HML:Dummy.ts + RMW + RMW:Dummy.ts + CMA + CMA:Dummy.ts)

Dummy.ts wird ein Koeffizient angibt Stier oder Bärenperioden an der Börse codiert als 0 während Hausse und 1 während Bärenmärkten. Wenn ich richtig verstanden habe, ist der Abfang von sich selbst der Bull-Intercept und der Intercept + Dummy.ts ist der Bear-Intercept.

Jetzt würde ich gerne testen, ob der Intercept plus die Dummy.ts Indikatorvariable signifikant ist. Ich möchte keinen F-Test oder LR-Test durchführen, füge nur die Koeffizienten zusammen, um zu testen, ob der Schnittpunkt in der Bear-Periode signifikant ist. Ist das möglich? Wie würde dies in R durchgeführt werden? Gibt es einen standardisierten Weg? Ist es möglich, Newey West Standardfehler zu verwenden?

Vielen Dank.

Quelle

2016-05-21 Patusz

Wie wäre es, ein einfacheres geschachteltes Modell ohne die neue Variable 'Dummy.ts' zu erstellen und anova() auf Ihren beiden Modellen aufzurufen?

mod0 <- (returns ~ 1 + Mkt.rf + ..., data = datf) 
mod1 <- (returns ~ 1 + Dummy.ts + Mkt.rf + ..., data = datf) 

anova(mod0, mod1)

Die letzte Spalte ist, werden Sie eine Pr (> chisq) Wert bieten, dass Sie Ihre p-Wert Schwelle verglichen werden (~ 0,05), um zu bestimmen, ob Ihre vorhergesagte neue Bedeutung ist? Beachten Sie, dass die Modelle verschachtelt sein müssen, dh alle Prädiktoren müssen konserviert werden, mit Ausnahme des neuen, der getestet wird.

Quelle

2016-05-21 20:41:04 Nate

Vielen Dank für Ihre Hilfe. Gibt es überhaupt, dass ich den Abschnitt und die Variable Dummy.ts zusammen testen kann? Im Moment bekomme ich das gleiche Ergebnis wie bei t-Tests für Dummy.ts. Da sich die Koeffizienten in der Bear-Periode geändert haben, muss ich den neuen Intercept-Koeffizienten selbst testen. – Patusz

Wenn Sie sehen möchten, ob Ihr neuer Abfangkoeffizient ein signifikanter Prädiktor ist, erstellen Sie einfach einen weiteren verschachtelten Satz mit und ohne Abfangkoeffizient. – Nate

Ich glaube nicht, dass Sie die Signifikanz des neuen Prädiktors selbst testen möchten, da Sie in Wirklichkeit daran interessiert sind, ob der neue Prädiktor in Ihr vorhandenes Modell aufgenommen werden kann oder nicht. Wenn Sie wirklich wollen, starten Sie einen geschachtelten Aufbau vom ersten Prädiktor (vielleicht machen Sie dies zu Ihrem Bullen/Bären) und legen Sie ihn auf andere Prädiktoren. Dann anova (m0, m1, m2 ...). Es gibt zwei Funktionen im integrierten 'stats' Paket: aic() und bic(), die dazu beitragen können, diesen Prozess zu automatisieren, aber am Ende des Tages müssen Sie in der Lage sein zu erklären, warum Sie die Prädiktoren mit einschließen habe – Nate

Wie kann die Signifikanz zweier addierter Zeitreihen-Regressionskoeffizienten getestet werden?

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