ISmPhillipsPerronTest.PPStat

Синтаксис

PPStat: IUnitRootTestStatistic;

Описание

Свойство PPStat возвращает значение статистики теста Филлипса-Перрона.

Комментарии

Для получения значения скорректированной дисперсии остатков используйте свойство ISmPhillipsPerronTest.F0.

Пример

Для выполнения примера добавьте ссылку на системную сборку Stat.

Sub UserProc;
Var
    PP: SmPhillipsPerronTest;
    SumStat: ISummaryStatistics;
    PPStat: IUnitRootTestStatistic;
    can: Array[43] Of Double;
    i, res: Integer;
Begin
    PP := New SmPhillipsPerronTest.Create;
    // Задаем значения переменных
    can[0] := 6209; can[1] := 6385; can[2] := 6752; can[3] := Double.Nan; can[4] := 6495;
    can[5] := Double.Nan; can[6] := 7349; can[7] := 7213; can[8] := 7061; can[9] := 7180;
    can[10] := 7132; can[11] := 7137; can[12] := 7473; can[13] := 7722; can[14] := 8088;
    can[15] := 8516; can[16] := 8941; can[17] := 9064; can[18] := 9380; can[19] := 9746;
    can[20] := 9907; can[21] := 10333; can[22] := 10863; can[23] := 11693; can[24] := 12242;
    can[25] := 12227; can[26] := 12910; can[27] := 13049; can[28] := 13384; can[29] := 14036;
    can[30] := 14242; can[31] := 14704; can[32] := 13802; can[33] := 14197; can[34] := 15010;
    can[35] := 15589; can[36] := 15932; can[37] := 16631; can[38] := 17394; can[39] := 17758;
    can[40] := 17308; can[41] := 16444; can[42] := 16413;
    //Выбор тестируемого ряда
    PP.Serie.Value := can;
    // Тип проверяемого ряда
    PP.TestedSeries := ADFTestedSeriesType.Level;
    // Метод обработки пропусков
    PP.MissingData.Method := MissingDataMethod.LinTrend;
    // Тип модели
    PP.Equation := ADFEquationType.Constant;
    // Метод для вычисления скорректированной дисперсии остатков
    PP.F0SpectrumEstimation := F0SpectrumEstimationType.BartlettKernel;
    // Порядок авторегрессии
    PP.AutoRegressionOrder := 9;
    // Период идентификации
    PP.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
    PP.ModelPeriod.LastPoint := 43;
    res := PP.Execute;
    For i := 0 To PP.WarningsCount - 1 Do
        Debug.WriteLine(PP.Warnings[i]);
    End For;
    PPStat := PP.PPStat;
    SumStat := PP.SummaryStatistics;
    If res = 0 Then
        // вывод статистических значений
        Debug.WriteLine("===Статистики теста Филлипса-Перрона===");
        Debug.WriteLine("Значение статистики: " + PPStat.Statistic.ToString);
        Debug.WriteLine("Значение вероятности: " + PPStat.Probability.ToString);
        Debug.WriteLine("Критические значения: ");
        Debug.Indent;
        For i := 0 To PPStat.CriticalValues.Length - 1 Do
            Debug.Write(i.ToString + " ");
            Debug.WriteLine(PPStat.CriticalValues[i]);
        End For;
        Debug.Unindent;
        Debug.WriteLine("Скорректированная дисперсия остатков: " + PP.F0.ToString);
        Debug.WriteLine("Дисперсия остатков: " + PP.S0.ToString);
        Debug.WriteLine("===Вспомогательная регрессия===");
        Debug.WriteLine("Коэффициенты вспомогательной регрессии:");
        Debug.Indent;
        For i := 0 To PP.ModelCoefficients.Estimate.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(PP.ModelCoefficients.Estimate[i]);
        End For;
        Debug.Unindent;
        Debug.WriteLine("Описательные характеристики вспомогательной регрессии:");
        Debug.Indent;
        Debug.WriteLine("Статистика Фишера: " + SumStat.Fstat.ToString);
        Debug.WriteLine("Вероятность для статистики Фишера: " + SumStat.ProbFstat.ToString);
        Debug.Unindent;
        Else
            Debug.WriteLine(PP.Errors);
    End If;
End Sub UserProc;

После выполнения примера в окно консоли будут выведены результаты расчёта теста Филлипса-Перрона.

См. также:

ISmPhillipsPerronTest