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2010-08-24
做《金融时间序列分析第二版》习题1.1时,要求
对每只股票的对数收益率进行零均值检验(进行三次独立的检验)。对数收益率的样本均值是显著地不同于零吗?在5%的显著性水平下得出你的结论。

我在Eviews中对序列LAXP以均值0作检验,得到如下数据:
Hypothesis Testing for LAXP   
Date: 08/24/10   Time: 12:10   
Sample: 1 2519   
Included observations: 2519   
Test of Hypothesis: Mean =  0.000000   
   
Sample Mean =  0.000719   
Sample Std. Dev. =  0.022484   
   
Method       Value              Probability
t-statistic   1.604427           0.1087
   
它的Probability=0.1087,我应如何回答题目?又尝试以样本均值Sample Mean =  0.000719来检验 ,得到Probability=0.9996;
如检验均值填入10000,得到   
Method             Value                Probability
t-statistic          -22321891          0.0000
这又应该如何解释?Probability就是p值吗?
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2010-8-24 19:55:49
p值的定义是当你在一定的显著性水平下,用某一样本统计量,算出的t或者卡方或者F统计量最少和当虚拟假设正确时的临界值相等的概率,当p值越小时,说明算出的检验统计量越来不可能和那个临界值相等,那也就说明虚拟假设越不可能为真,所以p值越小,就有越大的肯定性拒绝虚拟假设
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2010-8-24 22:02:51
谢楼上。但题中问:在5%的显著性水平下,样平均值显著地不等于0吗?
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2010-8-25 08:22:36
上面的例子我可以说“在5%的显著性水平下,样本均值不等于0”,还是“在5%的显著性水平下,样本均值等于0”
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2010-8-25 12:29:27
4# sb123456

p值=0.1087  已经远远大于5%的显著性水平了,所以不能拒绝虚拟假设,也就是真值并非显著异于0,但不能说真值等于0,你只是拒绝了你现在算出来的样本估计值,但当你从总体中抽取另外一个样本时,会得出另外一个样本估计值,这时候你再做同样的假设检验,可能会得出不同的结论,可能拒绝也可能不拒绝虚拟假设,但如果你再两个样本估计值下做同样的虚拟假设,两次都没有拒绝的话,那你能说真值即等于A,又等于B吗,这当然是不可能的,因为真值只能有一个,我们只能通过虚拟检验判定我们是不是能拒绝我们算出来的估计值,但这个估计值即使被接受,也只能是真值的其中一个接近值,真值只能无限接近你,但你永远不可能得到真值!
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2010-8-25 13:28:43
ffyyll13
是否可以这样理解。我这里检验0均值,有两个假设均值=0,均值不等于0。
如果p>0.95,拒绝(均值不等于0)的假设。接受(均值=0)的假设。
如果0.05<p<0.95,拒绝(均值=0)的假设,也拒绝(均值不等于0)的假设。
如果p<0.05,拒绝(均值=0)的假设。接受(均值不等于0)的假设。
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