필립스-페론 테스트

통계에서 Phillips-Perron 검정(Peter C. B. Phillips 및 Pierre Perron의 이름을 따서 명명)은 단위 루트 검정이다.^[1]즉 시계열 분석에서 시계열이 순서 1에 통합된다는 귀무 가설을 검정하는 데 사용된다.It builds on the Dickey–Fuller test of the null hypothesis ${\displaystyle \rho =1}$ in ${\displaystyle \Delta y_{t}=(\rho -1)y_{t-1}+u_{t}\,}$, where ${\displaystyle \Delta }$ is the first difference operator.강화된 Dickey-Fuller 테스트와 마찬가지로, Phillips-Perron 테스트는 $y{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle t_{}}$ ${\$에 대한 데이터를 생성하는 공정의 자기 상관 순서가 테스트 방정식에서 허용되는 것보다 높을 수 있다는$$ 문제를 다루며, $y{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle t_{}}$ -${\displaystyle 1_{}}$ ${\$가 내생성적이$$ 되어 Dickey-Fuller t-t를 무효화한다.t. 증강된 Dickey-Fuller 테스트는 테스트 ${\displaystyle {방정식}_{}}$에서 $\Delta y{\displaystyle \mathrm{}}$t {\$displaystyle \Delta y_{$t}의 시차를 regressor로$$ 도입하여 이 문제를 해결하지만, Phillips-Perron 테스트는 t 테스트 통계량에 대해 비모수 보정을 한다.시험은 시험방정식의 교란과정에서 불특정 자기상관 및 이단성에 대하여 강건하다.

Davidson과 MacKinnon(2004)은 필립스-페론 테스트가 증강된 Dickey-Fuller 테스트보다 유한한 샘플에서 더 나쁜 성능을 발휘한다고 보고한다.^[2]

참조