作业帮回归模型自变量之间存在自相关,回归方程有效吗
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/17 12:48:20
你这问题,好无语,你自己都知道含义,为什么还问呢?按照名字说意思,如果给你讲的话,我只能告诉你大概的意思,不能说的很详细,可以具体给你推荐两本书,自己去看就好.向量自回归是统计学中,时间序列的一种变形
这个不好说,要是你的数据比较长,滞后阶数也不大的话,放入的内生变量可多一点.一般不超过5个.再问：数据只有15个是把一些作为外生的么？再答：直接去掉或或看成外生，看结果而定。数据15个，估计多半还是去
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DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为：D-W=∑(Et-Et-
用典型相关分析,做不到你说的回归分析,回归需要因变量只有一个,你可以用因子分析提取一个共因素,然后再进行回归
相关模型是指两个变量之间表现为相关关系回归模型是指两个变量之间表现为组合关系.
相互独立的问题叫“多重共线性”用vif检验理论上说就是相关不超过90%都问题不大肯定会有相关的
你可以有DW或者LM来检验模型存在几阶的自相关DW一般用于检验一阶自相关LM则可以用于检验一阶和高阶自相关,一般在eviews里我们只检验到二阶,可以查看滞后期为二的回归结果中的DW统计量的值,如果很
先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p
通过DW值是判断残差是否存在自相关的,如果需要检验原始数据是否存在自相关,比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法,通过观察自相关图来判断
你尝试这在后面加AR或者MA来减小 自相关没有.先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数. 或者做unit root test来
时间序列必须平稳才能做后续分析否则建模就没有意义了再问：那么请问你知道向量自回归模型有何不足之处吗？它的缺漏在哪里？再答：没有考虑当期的影响。。。
1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素
这个命题对的.因果关系的判定是很复杂的,哲学上有不少争论.统计意义的因果关系主要抓住两点：1、因在前,果在后；2、因与果的相关性.如果x的滞后变量能够解释y,那么就认为x是y的“原因”,这就是Gran
滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样
先做ADF检验,检验变量稳定性,然后建立协整模型,或者运用脉冲响应和方差分解.再问：汇率t＝α1*汇率t-1＋α2*贸易收支t-1＋e1t贸易收支t＝β1*汇率t-1＋β2*贸易收支t-1＋e2t上面
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.
首先需要看该系数是否显著,若显著,则表明负相关.不显著则没有影响.
个人建议你是先做所有变量的多元回归,因为你在做自变量与因变量间的相关系数时,是排除了其他变量的影响,而在做多元回归时,变量间有可能存在影响的.然后再看回归的结果,比如R平方,F值,方程的显著性,系数的