Les économétriciens parlent souvent de l' intégration d' une série chronologique à l'ordre k, I (k) . k étant le nombre minimal de différences nécessaires pour obtenir une série chronologique stationnaire.
Quelles méthodes ou tests statistiques peuvent être utilisés pour déterminer, compte tenu d'un niveau de confiance, l' ordre d'intégration d'une série chronologique?
Réponses:
Il existe un certain nombre de tests statistiques (appelés «tests de racine unitaire») pour traiter ce problème. Le plus populaire est probablement le test "Augmented Dickey-Fuller" (ADF), bien que le test de Phillips-Perron (PP) et le test KPSS soient également largement utilisés.
Les tests ADF et PP sont tous deux basés sur une hypothèse nulle d'une racine unitaire (c'est-à-dire une série I (1)). Le test KPSS est basé sur une hypothèse nulle de stationnarité (c'est-à-dire une série I (0)). Par conséquent, le test KPSS peut donner des résultats très différents des tests ADF ou PP.
De plus, pour une discussion approfondie (y compris le dénigrement d'ADF / PP / KPSS :), vous voudrez peut-être jeter un œil au livre de Maddala et Kim:
http://www.amazon.com/Cointegration-Structural-Change-Themes-Econometrics/dp/0521587824
Assez étendu et pas très facile à lire parfois, mais une référence utile.