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已知样本回归模型残差的一阶自相关
回归
分析法原理
答:
样本回归
直线因此诞生:statistics-simple-linear-regression-example-3回归式中的「
残差
( Residual )」描述「观察资料Yi 」与「配适结果Yi-hat 」的差异,残差越小,代表
模型的
配适越接近观察资料,假如可证明观察资料之于真实情况具有代表性,就可利用配适结果对真实情况的良好描述进行有用的统计推论。可以想像,对一个...
计量经济学中的一道
自相关
问题
答:
u1=0.5*0+10=10 u2=0.5*10+0=5 u3=0.5*5+0=2.5 u4=0.5*2.5+0=
1
.25 u5=0.5*1.25+0=0.625
判定数据序列平稳与否的方法都有哪些?
答:
1、单位根检验 ①利用迪基—福勒检验( Dickey-Fuller Test)和菲利普斯—佩荣检验(Philips-Perron Test),我们也可以测定时间序列的随机性,这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法,与前者不同的事,后一个检验方法主要应用于
一阶自回归模型的残差
不是白噪声,而且存在
自相关
的情况。②随机游...
残差的
分析
答:
“
残差
”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果
回归模型
正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值。它应符合模型的假设条件,且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息,来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。残差有多种形式,上述为普通残差。为了更深入地研究某一自变量与因变量的...
请从AR
1模型
逐步推导出
模型的
均值,方差,自协方差,
自相关
系数?
答:
AR
1模型
:Xt = φXt-1 + εt 其中,φ为
自回归
系数,εt为白噪声,服从独立同分布的正态分布N(0,σ^2)1、均值:E(Xt)=E(φXt-1 + εt)=φE(Xt-1)+E(εt)=φE(Xt-1)根据上式可以看出,AR1模型的均值是一个递推关系,当t→∞时,E(Xt)=φ^t E(X0)2、方差...
若多元线性
回归模型
存在
自相关
问题,这可能产生的不利影响的是( )。
答:
【答案】:A,B,D
回归模型
存在
自相关
问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,但是参数估计量失去有效性,②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验巾,当存在
序列相关
时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增人,因此实际的t统计量变小,从而接受原假发βi=0的可能性增大...
跪求一份大学经管院的计量经济学考试练习题
答:
10.如果线性
回归模型
的随机误差项的方差与某个变量Zi成比例,则应该用下面的哪种方法估计模型的参数?( )A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法 C.间接最小二乘法 D.工具变量法 11.如果一元线性回归模型的
残差的一阶自相关
系数等于0.3,则DW统计量等于( )A.0.3 B.0.6 C.1 D.1....
自相关
修正用了差分法,但DW值还是没有通过检验,是不是
模型
有问题,需要...
答:
修正用广义差分法(AR(p))广义差分方法 对
模型
: Yt= 0+ 1X t+ut ---(1) ,如果ut具有
一阶自回归
形式
的自相关
,既 ut= u t-1 +vt 式中 vt满足通常假定.假定,
已知
,则: Y t-1= 0+ 1X t-1+u t-1 两端同乘 得:Y t-1= 0 + 1 X t-1+ u t-1---(2)(1)式减去(2)...
如何在EViews中进行
一阶
差分后的
回归
分析?
答:
1. 首先,在EViews中打开数据文件,并选择要进行
回归
分析
的一阶
差分序列。2. 对一阶差分序列进行单位根检验,以确保其已经成为平稳时间序列。可以使用ADF检验或KPSS检验等常用的单位根检验方法。3. 如果一阶差分序列已经通过单位根检验成为了平稳时间序列,可以使用平稳时间序列
模型
进行回归分析。常见的平稳...
统计学ols方法的原理
答:
普通最小二乘法(OLS)方法的原理是:利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得所选择的回归模型应该使所有观察值的
残差
平方和达到最小。具体验证如下:
样本回归模型
:其中ei为样本(Xi,Yi)的误差。平方损失函数:则通过Q最小确定这条直线,即确定β0和β1,把它们看作是Q的函数,就变成了...
棣栭〉
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