如何使作为R adf.test打印更精确p值

我使用add.test从TSERIES包如何使作为R adf.test打印更精确p值

cointegration <- function(vals) 
{ 
    library(tseries) 

    beta <- coef(lm(vals[,2] ~ vals[,1] + 0, data = vals))[1] 
    names(beta) <- NULL 
    res <- adf.test(vals[,2] - beta*vals[,1], alternative = "stationary", k = 0) 
    return(list(beta = beta, p.value = res$p.value)) 
}

显然做一个简单的协整函数，adf.test具有下界印刷对 - 值为0.01。任何值较小的p值都会产生警告信息：

Warning message: 
In adf.test(vals[, 2] - beta * vals[, 1], alternative = "stationary", : 
    p-value smaller than printed p-value

是否有可能让adf.test打印出更精确的p值？

我知道的另一种方式是抑制警告消息：

res <- suppressWarnings(adf.test(vals[,2] - beta*vals[,1], 
         alternative = "stationary", k = 0))

但打印更精确的p值将是很好。

感谢

来源

2014-02-26 lui.lui

请inculde您的数据示例，使您的问题[reproducible]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example）。 – tonytonov

从?adf.test帮助文件：

的p值从表4.2，第插值。 Banerjee等人103和 al。（1993）。如果计算的统计量超出关键值的表格，则会生成警告消息。

所以简短的答案是否定的，你不能得到“更精确”的p值。至少不是直接的。无论如何，通常报告p<0.01以外的任何内容都没有多大意义。

如果你真的想要得到的“精确” P值，你应该看看下面的参考。我无法访问它，但他们可能会解释他们是如何提出他们的“临界值表”的，因此可能会扩展它。

A.班纳吉，J. J. Dolado，J. W.加尔布雷思和D. F.亨得利（1993）：协整，纠错和非平稳数据的计量分析，牛津大学出版社，牛津大学。

来源

2014-02-26 08:43:52 shadow

如何使作为R adf.test打印更精确p值

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