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已知样本回归模型残差的一阶自相关
回归残差
存在
一阶自相关
吗
答:
H_0:不存在
一阶自相关 阶
自相关性可以表示为: 是满足
回归模型
基本要求的随机误差项。我们称之为p 阶自回归形式,或
模型
存在 p 阶自相关日如果回归没有序列相关性,则回归残差将随时间不相关,Durbin-Watson统计量的值将等于2(1-0)=2。
什么是
一阶自相关
性和高相关性
答:
一阶是指该数据系列的当前值与自身前一个数值之间的相关性。如果
一阶自相关
系数是正的,相关图就会呈现出光滑的蛇形形态;如果一阶自相关系数是负的,相关图就会呈现出之字形态。虽然很多经济现象仅表现为本期与上期相关,但是更多的是与多期相关,即存在所谓的“高阶自相关性”。所以,如果经DW检验...
一阶自回归模型
需要做哪些方面的检验
答:
一、自
回归模型
所解决问题的核心是自相关,如果觉得
样本
数据之间存在自相关,可以做DW检验(
1阶
),当然自相关可能是1阶的,也可能是高阶的,如果DW检验并进行处理之后自相关问题仍然存在,即存在自相关,此时存在高
阶自相关
,此时用LM检验,确定自相关的阶数,然后在最小二乘法里假如AR(2)、AR(3...
判断
回归模型
是否存在
一阶自相关
性的方法,存在如何补救
答:
判断方法:利用eviews软件进行偏相关系数检验,在方程窗口点击view—residual test—correlogramqstatistics,观察左边的图形,如果条形图超出了虚线,则认为存在
自相关
性,根据超出虚线 的条数,判断它是几
阶
的。补救方法:可以采用迭代估计法,在LS命令中加入AR(
1
),如果是二阶,再加入一个AR(2)
一阶自相关
怎么修正
答:
1、差分方法,可以将时间序列进行差分,即将当前值减去前一个值,得到一个新的序列。2、
回归
方法,可以使用
回归模型
对
一阶自相关
进行修正。将时间序列的当前值作为因变量,前一个值作为自变量,建立一个线性回归模型,使用残差进行进一步的分析。
回归模型
中引入变量的一般原则是什么?
答:
(
1
)如果
模型
中包含截距项,则一个质变量有m种特征,只需引入(m-1)个虚拟变量。(2)如果模型中不包含截距项,则一个质变量有m种特征,需引入m个虚拟变量。
5.1
自相关
(一)-DW检验和LM检验
答:
拉格朗日乘子检验(LM检验)LM检验更为通用,适用于
一阶
和高
阶自相关
,对于多元模型,涉及滞后项的自相关检验如下:构建辅助
回归模型
,类似于White检验。提出假设:无自相关或存在自相关。计算统计量,比较原
样本
个数、滞后阶数和滞后后的样本容量。回归后的可决系数在置信水平下,若接受原假设,反之则拒绝...
在eviews8.0 做
回归
分析发现有
自相关
问题。 之后在建模后加入ar(
1
...
答:
你说的是自相关情况吧 修正的话,用ar(1)可以修正,AR(1)是
回归残差
项
一阶自相关
德宾沃森值小于1说明什么
答:
相关性不同。德宾、沃森统计量,是检验
模型
是否存在
自相关的一
个有效方法,德宾沃森值小于1说明相关性不同。德宾、沃森常数,小于1或大于4则有较明显的
序列相关
性。
怎样认识用
一阶自回归
表示序列
自相关
答:
需要确定一个阶数p,表示用几期的历史值来预测当前值。时间序列分析中,将时间点t的数值表示为时间点t之前一个数值的函数,为
一阶自回归
。表示为之前一个和两个时间点上数值的函数,则称为二阶自回归。
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