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自相关和偏自相关如何计算
计量经济学考试重点
答:
2.参数估计量的方差估计量是有偏的,这将导致参数的假设检验也是非有效的。 34、
序列相关
的检验——DW检验(德宾—瓦森检验) 构造德宾—瓦森统计量:DW≈2(1-ρ),其中ρ为
自相关
系数,其变动范围在-1到+1之间,所以可得构造德宾—瓦森统计量的取值范围为:0≤DW≤4,显然,由检验统计量DW和样本回归残差的自相关...
时间序列在建模前需要对数据做哪些检验
答:
(一)根据时间序列的散点图、自相关函数
和偏自相关
函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律,对序列的平稳性进行识别。一般来讲,经济运行的时间序列都不是平稳序列。(二)对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的,并存在一定的增长或下降趋势,则需要对数据进行差分处理,如果...
什么是平稳的时间序列
答:
二、时间序列的自相关分析 1、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法,它简单易行、较为直观,根据绘制的自相关分析图
和偏自相关
分析图,我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性,以及时间序列的季节性。 2、自相关函数的定义:滞后期为k的自协方差函数...
ARMA模型
答:
搞定,看到两个图,autocorrelation自相关图,partical correlation偏自相关图,图上有显著性检验的临界值界线。怎么用自相关图
和偏自相关
图分别判断ma和ar的滞后阶数,相信你是知道的吧。好了,假设你根据这两个图判断出的ma、ar滞后阶数分别是q=2,p=3 所以要建立的模型是ar(2)ma(3)主窗口的工具栏...
什么是滞后阶数?
答:
类似地,移动平均(MA)模型则将序列的当前值与一系列过去的随机误差相关。在构建时间序列模型时,我们需要选择合适的滞后阶数以获得更准确和可靠的预测结果。确定滞后阶数可以使用多种方法,其中最常见的方法是自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)。这两种方法可以为我们提供序列的
自相关和偏自相关
的...
eviews中对股票收盘价建模
答:
可以试一下二阶或三阶差分,差分后通过单位根检验,判断是否平稳,判断拖尾截尾,确定模型及阶数。实在不能判断的情况下可以初步确定
自相关偏自相关
几步衰减到0,先拟合ARMA(p,q),根据回归结果的参数估计能否通过t检验来提出,不合理的变量,多次建模比较R^2,AIC,SC等确定最优模型。
什么是滞后阶数,有何用途?
答:
类似地,移动平均(MA)模型则将序列的当前值与一系列过去的随机误差相关。在构建时间序列模型时,我们需要选择合适的滞后阶数以获得更准确和可靠的预测结果。确定滞后阶数可以使用多种方法,其中最常见的方法是自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)。这两种方法可以为我们提供序列的
自相关和偏自相关
的...
怎么
从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响
答:
估计值的显著性概率值(prob)都小于5%水平,说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度,越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加,对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残差是否序列
自相关
,如果严重偏离2,则认为存在
序列相关
问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验,...
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