Ujian Augmented Dickey-Fuller (ADF) Panduan kepada Stasionariti Siri Masa & Analisis

Ujian Augmented Dickey-Fuller (ADF) adalah ujian statistik yang digunakan secara meluas yang membantu dalam mengenal pasti sama ada siri masa yang diberikan adalah stasionari atau tidak stasionari. Stasionariti adalah konsep penting dalam analisis siri masa, kerana banyak kaedah dan model statistik menganggap bahawa data asas adalah stasionari. Ujian ADF memperluas ujian Dickey-Fuller asas dengan memasukkan terma tertangguh bagi pemboleh ubah bergantung, yang membantu menghapuskan autokorelasi dalam sisa.

Ujian ADF sangat berguna dalam bidang ekonomi dan kewangan, di mana menganalisis tren data sejarah adalah penting untuk membuat ramalan dan keputusan yang berinformasi.

Memahami ujian ADF memerlukan pengetahuan tentang komponen utamanya:

• Hipotesis Nol (H0): Siri masa mempunyai akar unit, menunjukkan ia tidak stasioner.

• Hipotesis Alternatif (H1): Siri masa tidak mempunyai akar unit, menunjukkan ia adalah stasioner.

• Statistik Uji: Ini adalah nilai yang dikira dari formula ADF, yang dibandingkan dengan nilai kritikal untuk memutuskan sama ada untuk menolak hipotesis nol.

• Nilai Kritikal: Nilai-nilai ini diperoleh daripada taburan Dickey-Fuller dan berbeza berdasarkan tahap kepentingan yang dipilih (biasanya 1%, 5% atau 10%).

Terdapat beberapa variasi ujian ADF, yang boleh dipilih berdasarkan ciri-ciri data:

• Ujian ADF dengan Pemalar: Versi ini termasuk istilah pemalar dalam persamaan ujian.

• Ujian ADF dengan Konstanta dan Trend: Bentuk ini merangkumi kedua-dua konstanta dan trend masa, sesuai untuk data yang menunjukkan trend dari semasa ke semasa.

• Ujian ADF tanpa Konstanta dan Trend: Versi ini tidak termasuk sebarang istilah konstanta atau trend, digunakan untuk data yang hanya kembali kepada purata sekitar sifar.

Mari kita lihat beberapa contoh praktikal untuk menggambarkan bagaimana ujian ADF digunakan:

• Harga Saham: Apabila menganalisis data harga saham dari semasa ke semasa, ujian ADF boleh membantu menentukan sama ada harga tersebut stasioner. Jika tidak, ia mungkin menunjukkan bahawa harga mengikuti pergerakan rawak dan perbezaan lanjut mungkin diperlukan.

• Petunjuk Ekonomi: Ahli ekonomi sering menggunakan ujian ADF pada petunjuk makroekonomi seperti KDNK, kadar inflasi atau kadar pengangguran untuk menilai kestabilan mereka sebelum melakukan analisis lanjut.

Selain daripada ujian ADF, beberapa kaedah lain boleh digunakan untuk menguji kestabilan:

• Ujian Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS): Ujian ini berfungsi sebagai rakan kepada ujian ADF, dengan hipotesis nol bahawa siri masa adalah stasioner.

• Ujian Phillips-Perron: Serupa dengan ujian ADF, ujian ini menyesuaikan untuk sebarang korelasi serial dalam sisa.

• Perbezaan: Jika siri masa didapati tidak stasioner, perbezaan data boleh membantu mencapai stasionariti.

Ujian Augmented Dickey-Fuller adalah alat penting dalam analisis siri masa, memberikan wawasan berharga tentang kestabilan data. Memahami komponen, variasi dan aplikasi ujian ini dapat meningkatkan kemahiran analitik anda dengan ketara, terutamanya dalam bidang seperti kewangan dan ekonomi. Dengan memastikan bahawa data anda adalah stasioner, anda membuka jalan untuk pemodelan dan ramalan yang lebih tepat.