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平稳性检验和协整检验什么时候做
VAR模型的完整步骤是
什么
?
答:
VAR模型的具体步骤:先检验序列的
平稳性
,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶;根据AIC SBC等准则选择Var模型的滞后阶数;看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析。若同阶单整,则进行
协整检验
,看变量之间有没有协整关系。granger因果检验,看俩俩变量有没有相关关系,并不能证明有因果关系...
为
什么时间序列做
回归时只需
协整检验
就够了,不需要以前的经典回归检验...
答:
原因:只有同阶单整,变量之间才有共同的增长趋势,才能同涨同落。时间序列的
协整检验
:先做回归,后做协整检验。
时间
序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法,在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛...
...对数后两个序列
平稳
,一个二阶差分平稳,怎么
做协整
答:
对X的对数取一阶差分做
平稳性检验
,若平稳则可以做后面的分析;若不平稳则对XY的对数再做二阶差分的平稳性检验,同时平稳后再做后面的分析。由于X序列是平稳,Y的一阶差分序列平稳的,表明X序列和Y序列不存在
协整
关系,因而不能做格兰杰检验、一元线性回归,协整就更不必了。如果是同阶单整的,可以先...
...
什么时候
需要进行单位根
检验和协整检验
呢?数据是2007-2011年,样本...
答:
按照正规程序,面板数据模型在回归前需
检验
数据的
平稳性
。一些非平稳的经济
时间序列
往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有任何实际意义的。平稳的真正含义是:一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)
和时间
趋势...
...
与
因变量之间是不是要进行
平稳性和协整
关系的
检验
。
答:
首先,不是所有的数据都需要进行
平稳性检验
,只有
时间序列
数据需要 其次,这跟相关系数没关系 再次,一个自变量多个自变量都可以
协整
分析就是回归,只不过加了道平稳性检验罢了,其余的和一般回归殊无二致。
有一组数据进行
平稳性检验和
格兰杰因果关系检验
答:
若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做
协整检验
(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一 1、单位根检验是序列的
平稳性检验
,如果不检验序列...
怎么使用EViews进行
平稳性检验
答:
3、画时序数据图:点击Workfile中的View/line graph。4、用单位根法检验平稳性:点击View/Unit Root Test,比较ADF值。5、结果分析:由图知:ADF_T=0.0722>-3.4946,则X序列非平稳。6、模型识别:点击View/correlogram画自相关系数(AC)和偏自相,完成上述步骤后即可使用EViews进行
平稳性检验
。
对于
时间序列
模型需要做哪些
检验
答:
如果是反常现象,则应把跳点调整到期望值。辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于
平稳时间序列
,可用通用ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARIMA模型等来进行拟合。
协整检验
一定要做吗
答:
协整检验
一定要做。协整检验在
时间
序列分析中是非常重要的一个步骤,可以帮助我们提高模型的准确
性和
预测能力,反映实际数据特征,为决策提供可靠支持。协整检验之所以需要进行,主要有以下几个原因:1、模型的正确性:如果在模型中使用不
平稳
的时间序列,将导致估计出错、模型不准确的问题,无法反映实际数据...
面板数据分析需要进行
协整检验
吗?如何检验?
答:
然而,如果面板数据存在潜在的不稳定因素,例如,如果观察值之间存在长期依赖或者趋势,那么就可能存在单位根问题。此时,进行单位根检验就至关重要,因为它可以帮助我们判断数据是否适合进行线性回归,避免因数据的非
平稳性
导致的误导性结果。面板数据的
协整检验
则是在单位根检验之后的一步,用于确认变量间是否...
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