追加された2つの時系列回帰係数の有意性をテストする方法は？

私はモデルがそうのように見えるR.で乗法標識変数を含む時系列モデルを推定した：追加された2つの時系列回帰係数の有意性をテストする方法は？

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は強気市場の間に0としてコード化された株式市場に強気やクマの期間を示す係数でありますクマの市場では1つ。私がそれによって傍受を正しく理解していれば、自分は雄牛の傍受であり、盗賊+ Dummy.tsは熊の傍受です。

ここで、インターセプト+ Dummy.ts標識変数が重要であるかどうかをテストしたいと思います。私は、F検定またはLR検定を実行したくないので、クマの期間中に切片が有意であるかどうかをテストするために係数を加算するだけです。これは可能ですか？これはRでどのように実行されますか？標準化された方法はありますか？ Newey Westの標準エラーを使用することは可能ですか？

ありがとうございます。

出典

2016-05-21 Patusz

新しい 'Dummy.ts'変数を使用せずに単純なネストされたモデルを作成し、2つのモデルでanova（）を呼び出す方法はどうですか？

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

anova(mod0, mod1)

最後の列は、予測された新しいが有意であるかどうかを判断するために、あなたがあなたのp値のしきい値（〜0.05）と比較することができますのPr（> CHISQ）の値を提供しますか？モデルを入れ子にしなければならないことに注意してください。つまり、テスト対象の新しい予測子以外はすべての予測子を保存する必要があります。

出典

2016-05-21 20:41:04 Nate

ありがとうございました。私は傍受とDummy.ts変数を一緒にテストすることができますか？今私はDummy.tsのt検定をしたときと同じ結果を得ています。クマの期間に係数が変更されているので、新しいインターセプト係数を単独でテストする必要があります。 – Patusz

新しいインターセプト係数が重要な予測値であるかどうかを確認するには、インターセプト係数の有無にかかわらず、別のネストされたセットを作成するだけです。 – Nate

新しいプレディクタの重要性をそれ自身でテストしたいとは思っていません。実際には、新しいプレディクタが既存のモデルに含める価値があるかどうかに関心があるからです。本当にしたい場合は、最初のプレディクタから入れ子にしてビルドしてください（おそらくこれをあなたのブル/クマにする）し、他のプレディクタに重ねてください。次にanova（m0、m1、m2 ...）。組み込みの '統計情報'パッケージには、aic（）とbic（）の2つの機能があり、このプロセスをより自動化するのに役立ちますが、終わりに予測変数を組み込む理由を説明できるようにする必要があります – Nate

追加された2つの時系列回帰係数の有意性をテストする方法は？

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