표 7 ARDL 경계검정
| 패널 A: 최적시차와 공적분관계(귀무가설: 공적분 관계 없음) |
| SP | 최적 시차 | 통계량 | 공적분 판단 |
| 서울 | 2, 0, 0, 2 | F | 4.249 | 기각불가(×) |
| t | 1.279 |
| 대구 | 2, 0, 1, 0 | F | 11.159 | 공적분 존재(◯) |
| t | -4.785 |
| 광주 | 3, 0, 0, 0 | F | 3.703 | 경계적(△) |
| t | -3.110 |
| 패널 B: 유의수준과 임계값 |
| SP | | 10% | 5% | 1% |
| I(0) | I(1) | I(0) | I(1) | I(0) | I(1) |
| 서울 | F | 2.395 | 3.207 | 2.805 | 3.680 | 3.699 | 4.688 |
| t | -2.563 | -3.428 | -2.864 | -3.754 | -3.450 | -4.371 |
| 대구 | F | 2.398 | 3.207 | 2.808 | 3.679 | 3.702 | 4.686 |
| t | -2.565 | -3.431 | -2.866 | -3.757 | -3.451 | -4.373 |
| 광주 | F | 2.398 | 3.207 | 2.808 | 3.679 | 3.702 | 4.686 |
| t | -2.565 | -3.431 | -2.866 | -3.757 | -3.451 | -4.373 |
주 : 1) ARDL 경계검정은 Pesaran et al.(2001)과 Kripfganz and Schneider(2020)의 임계값을 기준으로 하였으며, F 및 t 통계량을 종합하여 공적분 여부를 판단하였다.
2) ARDL, autoregressive distributed lag; SP, sales price.