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残差序列的一阶自相关散点图
时间
序列
分析模型——ARIMA模型
答:
即d=2。通过2次差分,将GDP
序列
转化为平稳序列 。利用序列来建立ARMA模型。 2、模型识别 确定模型形式和滞后阶数,通过
自相关
系数(AC)和偏自相关系数(PAC)来完成识别。 首先将GDP数据输入Eviews软件,查看其二
阶
差分的AC和PAC。打开GDP序列窗口,点击View按钮,出现下来菜单,选择Correlogram(
相关图
),如图: 打开相关...
一阶
差分法消除
自相关
p为多少
答:
-1。两个模型,一个是
一阶
差分形式,一个是水平形式,这两个模型的R2值不可以直接比较。两个模型,一个是一阶差分形式,一个是水平形式,这两个模型的R2值不可以直接比较。一阶差分法是一种时间
序列的
处理方法,计算方法如下:对相邻时期做差分所构成的对时间序列的转换,即用后一时期减去前一时期...
计量经济学里的LM检验是什么意思?从Eviews的回归结果来看它有什么意义...
答:
LM检验即拉格朗日乘数检验,用来检验模型
残差序列
是否存在序列相关。原假设是不存在序列相关;备选假设是:存在p
阶自相关
。检验统计量渐进服从卡方分布,如果计算得出的P值太大则拒绝原假设,认为存在序列相关。ARCH是误差项二阶矩的自回归过程。恩格尔(Engle 1982)针对ARCH过程提出LM检验法。自回归条件异...
时间
序列
在建模前需要对数据做哪些检验
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、企业经营管理、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...
[问题求助]当DW值为0.864219时是否
自相关
呀,用EVIEWS怎样消除自相关呀...
答:
DW=(0,2)时,
残差序列
存在正
自相关
,DW=2时,残差序列无自相关,DW=(2,4)时,残差序列存在负自相关,DW=4时,残差序列存在完全负自相关。所以先回答你第一个问题:当DW值为0.864219时是自相关。
[问题求助]当DW值为0.864219时是否
自相关
呀,用EVIEWS怎样消除自相关呀...
答:
DW=(0,2)时,
残差序列
存在正
自相关
,DW=2时,残差序列无自相关,DW=(2,4)时,残差序列存在负自相关,DW=4时,残差序列存在完全负自相关。所以先回答你第一个问题:当DW值为0.864219时是自相关。
ARIMA模型的预测程序
答:
ARIMA模型预测的基本程序(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...
手表dw的d1什么意思d2
答:
k 表示回归模型中解释变量个数(不包括常数项)。dw检验,杜宾-瓦特森检验,计量经济,统计分析中常用
的一
种检验
序列一阶自相关
最常用的方法。1 随机项存在
一阶序列相关
2 解释变量与随机项不相关,即不存在异方差 3 样本容量比较大 检验步骤 提出零假设和备选假设 H0:P=0 随机误差项不存在一阶序列...
帮我做一下这个数据的eviews检验,要ADF,协整检验和格兰杰因果检验吧...
答:
由于变量GDP、IM都是
一阶
单整序列,可以用OLS进行协整回归,得到的方程如下: GDP=6874.753+2.795842IM (2) t= (1.525999) (6.892257) R2=0.673774DW=2.215435 模型拟合优度较好,且在a=0.10水平下,不存在异方差和
自相关
。变量GDP和IM是否存在协整关系,还需对以上模型的
残差序列
E进行平稳性检验。对E作ADF单位根检验...
序列相关
性带来的严重结果是什么?
答:
产生原因 经济系统惯性
自相关
现象大多出现在时间
序列
数据中,而经济系统的经济行为都具有时间上的惯性。例如GDP、价格、就业等经济数据,都会随经济系统的周期而波动。又如,在经济高涨时期,较高的经济增长率会持续一段时间,而在经济衰退期,较高的失业率也会持续一段时间,这种情况下经济数据很可能表现...
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