Estoy usando el famoso pares integrados tutorial de sólo diferentes acciones para la cointegración. La prueba de la ADF permite una perfecta integración de la moneda, que creo que debe ser incorrecta. Aquí está el porqué:
Cuando ejecuto adf.test() en una suma de una serie aleatoria, la trama se ve así: 
Y produce la siguiente salida de prueba adf:
Prueba de llenado de la polla aumentada datos: sp Dickey-Fuller = -2.8333, orden de retraso = 4, Valor p = 0,2314 hipótesis alternativa: estacionario
Aquí hay una extensión que construí, noten como se ve similar a la caminata aleatoria: 
Lo que produce la siguiente salida adf.test():
Prueba de llenado de la polla aumentada datos: sprd3 Dickey-Fuller = 3.719, orden de retraso = 7, Valor p = 0,99 hipótesis alternativa: estacionario Mensaje de advertencia: En adf.test(sprd3) : valor p mayor que el valor p impreso
¿Alguna idea de lo que podría estar pasando aquí? ¿Por qué el valor p es extremadamente diferente entre los dos casos? Me cuesta creer que la dispersión que construí en el gráfico tenga un valor p de 0,99...
Gracias.
ACTUALIZACIÓN He investigado un poco más este problema y he revelado un poco más que puede ayudarnos a llegar al fondo del valor p de 0,99.
Aquí hay otra tirada que he creado: 
La propagación parece un poco más estable que la anterior que publiqué. Hice la prueba adf.test() en esta propagación de dos maneras diferentes. La primera fue adf.test(sprd1) . Se le ocurrió un Valor p de 0,99 similar a lo que he estado experimentando.
Sin embargo, cuando uso as.numeric() en la tirada, el resultado es bastante diferente. Ejecutando adf.test(as.numeric(sprd1)) me da una Valor p de 0,07
Interesante. Un poco más de información, el sprd1 data es un objeto xts con datos minuto a minuto y sin valores perdidos.
versión xts: 0.8-8 versión del zoológico: 1.7-9 Versión R: 2.14
¿Tal vez los paquetes antiguos están causando el problema?
