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時系列データに単位根が存在するかを調べるための統計的検定法。

従来のADF検定を改良し、トレンド除去に一般化最小二乗法を用いる。

小標本においても検出力が高いという特徴を持ち、経済分析で利用される。

複数の時系列データ間にコインテグレーション関係があるかを調べる検定。

ベクトル自己回帰モデルを用いて、長期的な統計的関係を特定する。

計量経済学において、変数間の安定的な関係を分析するために不可欠である。

時系列データにおいて、単位根が存在するかどうかを調べる統計的検定手法。

誤差項に自己相関や不均一分散がある場合でも適用できるよう補正を行う。

経済データの定常性を確認するために、ADF検定と並んで広く利用される。

時系列データにおいて、一定期間の自己相関がゼロであるかを調べる検定。

モデルの残差がホワイトノイズであるかを確認する適合度検定として使われる。

経済予測や株価分析などの時系列モデリングにおいて、精度の検証に用いる。