Auto.VRとLo.Mac、決定ルール？

Question

自動分散比率テスト（Auto.VR）とLo-MacKinlay分散率テスト（Lo.Mac）を使用して、特定のシリーズがランダムウォークに従うかどうかを判断しようとしています。

以下の例を考えてみると、どうなるのでしょうか？ （帰無仮説は：Rが直列に無相関である。）

data(exrates)  
y <- exrates$ca        
nob <- length(y) 
r <- log(y[2:nob])-log(y[1:(nob-1)])   
Auto.VR(r) 

$スタット[1] 2.202953
$和[1] 1.153463

data(exrates) 
y <- exrates$ca         
nob <- length(y) 
r <- log(y[2:nob])-log(y[1:(nob-1)])   
kvec <- c(2,5,10) 
Lo.Mac(r,kvec) 

$統計

M1 M2

K = 2 2.5701993 2.0412787

のk = 5 1.5517705 1.2834571

K = 10 0.3759064 0.3195872

Answer 1

私は私の質問を把握するために働いていました。次に、私はPythonに同じデータ（上記）をインポートします。私はこのリンクでの決定ルールについての説明を見つけたので、これを行った ""と答えたヌルの肯定的なテスト統計は、時系列で正の連続相関があることを示しています。

ここで、r_NaNは、上述の一連の「r」と同じです。

from arch.unitroot import VarianceRatio 
    vr_r = VarianceRatio(r_NaN, 2) 
    print(vr_r.summary().as_text()) 

出力：

 Variance-Ratio Test Results  
===================================== 
Test Statistic    -20.527 
P-value       0.000 
Lags        2 
------------------------------------- 

そして、決定は次のとおりです。テスト統計がマイナスであるため、我々はヌルhyphotesisを拒否することができません。したがって、一連のrはランダムウォークに従うと結論する。