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var模型最优滞后阶数为1怎么办
var滞后阶数为1怎么
协整
答:
var滞后阶数为1按照以下方式调整协整。
用informationcriteria来选择,从AIC,BIC,选数值小的,使用简单的软件eviews
。用LagCriteria,查看可参考结果。\r\n变量非平稳,做差分之后再重建模型。
var模型滞后阶数为1
阶有意义吗
答:
有。根据相关公开信息显示,用EViews做向量自回归VAR滞后阶数为1,是
最优
,所以
var模型滞后阶数为1
阶有意义。一般情况下,如果要分析不同变量间可能存在的长期均衡关系,则直接采用非平稳序列。
样本较少
var滞后
期可以
为1
吗
答:
可以的。因为用EViews做向量自回归VAR,
最优滞后阶数为1
。一般情况下,如果要分析不同变量间可能存在的长期均衡关系,则直接采用非平稳序列,这也就演变为Johansen协整检验的内容。如果要分析各变量之间短期动态关系,则使用平稳序列。很多情况下,
VAR模型
中的各个等式的系数并不是研究者关注的对象,因为系数...
var
不平稳
怎么处理
答:
按方法1,
扩大最大滞后期范围后重新选择最佳滞后期,建立VAR(4)模型,模型平稳
。但是这样的滞后期,对研究还有实际意义么?按方法2,根据一阶差分建立VAR模型,最优滞后期为1,平稳。然后进行协整检验,滞后期填0 0?
请问
关于VAR模型
的
滞后阶数怎么
确定?
答:
VAR模型
的滞后阶数越大,自由度就越小。一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数。如果AIC和SC并不是同时取值最小,采用LR检验进行取舍。时序数据样本容量小,AIC和SC准则可能需要谨慎,需要根据经验验证。从经验看,这时一般比较滞后123阶基本可以得到较好结果。还可以通过eviews6.0软件确定
最大滞后阶数
,...
用eviews建立
VAR模型
的时候在不知道
最优滞后
期的时候lags intervals for...
答:
不确定
最优滞后阶数
的时候按默认的1 2建立
VAR
,然后在
var
估计结果窗口中点击view/lag structure/lag length criteria 输入
最大滞后阶数
,以*号最多的阶数确定滞后阶数。如果是5的话重新建立VAR,lags intervals for endogenous
为 1
5.
VAR模型滞后阶数怎么
确定?
答:
确定
VAR模型
的
滞后阶数是一
个重要的步骤,它影响着模型的准确性和预测能力。一种常用的方法是使用信息准则,如赤池信息准则(AIC)和斯瓦齐-贝叶斯信息准则(SC),来选择
最优
的滞后阶数。AIC和SC都是基于模型的拟合优度和参数数量之间的平衡来进行选择的。一般来说,较小的AIC和SC值表示模型更好地平衡...
var模型滞后阶数
选12,
最优滞后阶数为
12
怎么办
答:
如下:根据数据量,一般选取4或5阶,看
1
-4或1-5阶,各阶情况下AIC 、SC值最小情况,如果系统选择的AIC和SC最小值对应不同
阶数
,这时要用似然比LR准则来断定。
var模型滞后阶数怎么
确定
答:
该
模型
滞后阶数由AIC准则、SC准则、似然比检验来确定。1、AIC准则:赤池信息准则
是一
种用于选择
最优滞后阶数
的方法,该方法的目标是使模型残差的平均误差最小化。AIC值越小,滞后阶数越合适。2、SC准则:施瓦茨准则也是常用的确定滞后阶数的方法,其目标同样是使模型的残差最小化。与AIC类似,SC值越小,...
Vae
模型滞后阶数
的问题
答:
首先格兰杰检验的本质其实就
是VAR模型
,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题。然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其中Akaike info criterion 这一项就是我们需要的AIC值,这个是结果直接体现出来的。最后确定
滞后
...
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