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残差序列的一阶自相关散点图
残差
平稳性检验中
一阶
单整说明了什么
答:
伪回归是说,有时数据的高度相关仅仅是因为二者同时随时间有向上或向下的变动趋势, 并没有真正联系。这样数据中的趋势项,季节项等无法消除, 从而在
残差
分析中无法准确进行分析. 平稳性检验的方法可以用PDF检验, 依据模型趋势可以选择3种模型. 消除趋势可以用差分法(比如
一阶
)模型也只有通过平稳性检验才...
其中ARIMA(p,d.q)中,p是什么意思?q是什么意思, 分别如何确定呢?_百度...
答:
ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项,可以看
自相关图
来估计;MA为移动平均,q为移动平均项数,可以看偏相关图来估计,d为时间
序列
成为平稳时所做的差分次数。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型,差分整合移动平均自回归模型,又称...
ARIMA模型的中文名是什么?
答:
ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项,可以看
自相关图
来估计;MA为移动平均,q为移动平均项数,可以看偏相关图来估计,d为时间
序列
成为平稳时所做的差分次数。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型,差分整合移动平均自回归模型,又称...
ar模型是哪个模型
答:
,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳
序列
所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一。
计量经济学中,关于对
残差
检验的问题
答:
LM检验和White检验都是看p值,如果p值小于你设定的显著性水平,也就是α,那么就表明
自相关
,ARCH异方差检验也是同理,如果对模型修正后,p>α了,那么就说明不存在异方差,自相关这些了,也就是你所说的通过了。正态性检验你看下点完弹出来的直方图,符合正态的形态就可以通过了。协整的话,你...
eviews协整和误差修正模型
答:
你的问题太多了,精炼一下
如何检验一个时间
序列
是不是ou过程 并估计参数
答:
它一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法)进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。(一)根据时间
序列的散点图
、
自相关
函数和偏自相关...
SPSS的时间
序列
分析怎么做
答:
(用因变量的
散点图
和直方图及其包含的正态分布检验随机性,大多数服从正态分布。)(2)平稳性:样本
序列的自相关
函数在某一固定水平线附近摆动,即方差和数学期望稳定为常数。 样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数,与时间起点无关。其具有对称性,能反映平稳序列的周期性变化。 特征识别利用自相关函数ACF:ρk=γk...
系统GMM的diff-in-hansen检验结果应该怎么判断
答:
对GMM估计效果的检查至少包括:
1
,diff-in-hansen检验;2,AR test的
残差序列自相关
。但是从估计结果中,我没弄清楚应该如何去做这两方面。我的疑问在下文有特殊颜色的字体中。1,diff-in-hansen检验 估计结果如下:Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets:GMM instruments for ...
什么是
残差序列
答:
残差是观测值与预测值之差,
残差序列
就是由残差组成的序列。例如在matlab仿真中,我们每次计算出预测值与观测值进行比较即得到一个残差,多次计算后即得到残差序列!
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