临界值是在没有非线性协整关系的零假设下来构建的，首先随机产生 k个独立的随机游动序 列，样本长度为 n， Xt=Xc-l+ (6) t￡d ， I= 0．8 + ， I—l + ，I i= 1，2，… ，k ． I ～ N(O，1) 应用所选择的特定网络参数来训练 ANN来逼近方程 5中的函数关系，，然后根据方程 5产生的 误差来估计下面的方程并且计算参数 多。的t统计量。 p △ =Oto+yo +∑y△ + (7) ‘ l i． d ～ N(0， ) 上述过程重复 1000次 ，得到 1000个 t统计量 ，根据这 1000个量得到 的t统计量的经验 分布。根据得到的经验分布 ，就可以计算检验零假设 ：y。=0没有非线性协整关系的临界值。输入变量为 2个 ，隐节点为 2O个，样本长度为 149个 (1992年 2月—20o4年 6月的月度数)，动量项 MU=0．001，权重衰减 DEC=0．1，训练迭代次数为500 次，每一组数据训练 5次，保 留均方误差最小的结果 ，训练的算法采用经典 的 BP算法中的 LM (Levenberg．Marquardt)算法。为了保证我们所得到的临界值有意义 ，我们将在拟合数据的时候 使用同样的网络结构和参数。按照上述的方法 ，我们独立产生了 1000组随机 游动序列 ，每一组 中包含 3个序列 ，用来模拟购买力 平价三变量的方程。这个步骤怎么实现

这个步骤可以通过以下几个步骤来实现：

1. 首先，选择特定的网络参数来训练ANN（人工神经网络）来逼近方程5中的函数关系。这包括选择输入变量的数量（本例中为2个）和隐层节点的数量（本例中为20个）。

2. 使用方程5产生误差来估计方程7中的参数△。这可以通过计算在每次训练迭代中ANN输出与实际输出之间的误差，并使用LM算法（Levenberg-Marquardt算法）来最小化这些误差。

3. 重复上述过程1000次，每次使用不同的随机游动序列组合。每组随机游动序列包含3个序列，用于模拟购买力平价三变量的方程。

4. 在每次重复过程中，记录得到的t统计量。

5. 最后，根据这1000个t统计量，计算经验分布，并从中得到检验零假设y=0没有非线性协整关系的临界值。

需要注意的是，在拟合数据时，应该使用与训练ANN时相同的网络结构和参数，以确保所得到的临界值有意义。

相关问题

临界值是在没有非线性协整关系的零假设下来构建的，首先随机产生 k个独立的随机游动序 列，样本长度为 n， Xt=Xc-l+ (6) t￡d ， I= 0．8 + ， I—l + ，I i= 1，2，… ，k ． I ～ N(O，1) 应用所选择的特定网络参数来训练 ANN来逼近方程 5中的函数关系，，然后根据方程 5产生的 误差来估计下面的方程并且计算参数 多。的t统计量。 p △ =Oto+yo +∑y△ + (7) ‘ l i． d ～ N(0， ) 上述过程重复 1000次 ，得到 1000个 t统计量 ，根据这 1000个量得到 的t统计量的经验 分布。根据得到的经验分布 ，就可以计算检验零假设 ：y。=0没有非线性协整关系的临界值。这个步骤怎么实现

这个步骤可以通过以下步骤来实现：

1. 首先，根据给定的参数，随机生成k个独立的随机游动序列，每个序列的样本长度为n。这些序列可以使用随机数生成函数来生成。

2. 对于每个随机游动序列，根据方程(6)计算Xt的值。其中Xc是常数项，I是服从标准正态分布的随机变量。

3. 使用选择的特定网络参数，训练一个人工神经网络(ANN)来逼近方程(5)中的函数关系。这可以通过使用适当的训练算法和损失函数来完成。

4. 根据方程(5)产生的误差，估计方程(7)中的参数Δ，并计算t统计量。

5. 重复上述步骤1000次，得到1000个t统计量。

6. 根据这1000个t统计量，得到t统计量的经验分布。可以使用统计方法，如直方图或核密度估计等来获得经验分布。

7. 根据经验分布，计算检验零假设：y = 0没有非线性协整关系的临界值。可以根据置信水平和假设检验方法来确定临界值。

需要注意的是，以上步骤中涉及到的具体参数选择、训练算法和统计方法等需要根据具体的问题和数据进行适当的选择和调整。

首先，根据给定的参数，随机生成k个独立的随机游动序列，每个序列的样本长度为n。这些序列可以使用随机数生成函数来生成。 对于每个随机游动序列，根据方程(6)计算Xt的值。其中Xc是常数项，I是服从标准正态分布的随机变量。 使用选择的特定网络参数，训练一个人工神经网络(ANN)来逼近方程(5)中的函数关系。这可以通过使用适当的训练算法和损失函数来完成。 根据方程(5)产生的误差，估计方程(7)中的参数Δ，并计算t统计量。 重复上述步骤1000次，得到1000个t统计量。 根据这1000个t统计量，得到t统计量的经验分布。可以使用统计方法，如直方图或核密度估计等来获得经验分布。 根据经验分布，计算检验零假设：y = 0没有非线性协整关系的临界值。可以根据置信水平和假设检验方法来确定临界值。 根据这个步骤给出python代码

以下是一个简单的示例代码，用于实现上述步骤：

import numpy as np
import scipy.stats as stats

# 设置参数
k = 3  # 随机游动序列的数量
n = 100  # 样本长度

# 生成随机游动序列
def generate_random_walk_sequence(k, n):
    sequences = []
    for i in range(k):
        sequence = np.cumsum(np.random.randn(n))
        sequences.append(sequence)
    return sequences

# 计算Xt的值
def calculate_Xt(Xc, I):
    return Xc + I

# 训练ANN模型
def train_ann_model(inputs, targets):
    # 使用合适的训练算法和损失函数训练ANN模型
    # 这里只是一个示例，具体的训练过程需要根据实际情况进行选择和实现
    model = YourANNModel()
    model.train(inputs, targets)
    return model

# 估计参数Δ和计算t统计量
def estimate_delta_and_calculate_t_statistic(errors):
    delta = np.mean(errors)
    t_statistic = delta / (np.std(errors) / np.sqrt(len(errors)))
    return delta, t_statistic

# 重复计算并收集t统计量
def calculate_t_statistics(sequences, Xc):
    t_statistics = []
    for sequence in sequences:
        I = np.random.randn(len(sequence))
        Xt = calculate_Xt(Xc, I)
        inputs = np.array([Xt, sequence]).T
        targets = sequence
        model = train_ann_model(inputs, targets)
        predicted_sequence = model.predict(inputs)
        errors = predicted_sequence - sequence
        _, t_statistic = estimate_delta_and_calculate_t_statistic(errors)
        t_statistics.append(t_statistic)
    return t_statistics

# 计算经验分布
def calculate_empirical_distribution(t_statistics):
    return stats.norm.fit(t_statistics)

# 计算临界值
def calculate_critical_value(empirical_distribution, confidence_level):
    return stats.norm.ppf(1 - (1 - confidence_level) / 2, *empirical_distribution)

# 主函数
def main():
    # 生成随机游动序列
    sequences = generate_random_walk_sequence(k, n)

    # 设置参数
    Xc = 0

    # 计算t统计量
    t_statistics = calculate_t_statistics(sequences, Xc)

    # 计算经验分布
    empirical_distribution = calculate_empirical_distribution(t_statistics)

    # 计算临界值
    confidence_level = 0.95
    critical_value = calculate_critical_value(empirical_distribution, confidence_level)

    print("Critical value:", critical_value)

if __name__ == "__main__":
    main()

请注意，该代码只是一个简单示例，并未包含完整的模型训练和统计方法的实现。您需要根据实际情况进行适当的修改和调整。