根据p值判断非平稳时间序列
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/24 07:49:49
熟悉的很,有的啊去过呢,我想对的有``
一个系统的因果性指的是:当t
没太大关系只要OLS做出来的残差是平稳的就行了再问:那这样不会出现伪回归问题吗?您的意思是说对残差进行单位根检验吗?resid值不可以进行检验啊……谢谢了,我会加分的再答:请不要用您如果只是一个课程论
你这个问题很难,要简单的就找张晓峒的书看,要稍微深一点就找高铁梅的书看
不好意思
东加习见
接受原假设,从算出来的检验统计量-3.352668都大于各临界值,可以认为你的序列在这些显著性水平下都是非平稳的.不能通过ADF检验.这些你可以参考一下易丹辉的书,易丹辉数据分析与Eviews应用.
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。。。
向量自回归自己会动态调整至平稳的...再问:米有明白……是滞后结构那一步么?我不是学统计的,所以特别的不系统
⑴随机时间序列{}(t=1,2,…)的平稳性条件是:1)均值,是与时间t无关的常数;2)方差,是与时间t无关的常数;3)协方差,只与时期间隔k有关,与时间t无关的常数.对于随机游走序列,假设的初值为,
样本数太少,而且滞后项选择不合理.再问:如果我把样本数增大,maximumlags应该如何确定?能通俗的跟我说下嘛?我数学不是太好,看了有些网上说这个都是列公式求,我看不太懂。谢谢~再答:别让软件自动
你的这个序列含单位根,是非平稳的但我不知道你选的哪种单位根检验,带漂移项和趋势项吗?如果都带着还是这种结果只能差分一次了
这个输出结果应该这样看:从上往下分为2个部分最上面的部分是ADF检验的结论部分,看的时候看prob这列的值,这个越小就表明越不可能存在单位根,小的标准就看你选择置信水平,比如你选择5%,那么小于5%就
没有办法.时间序列要求较大样本的.当然,如果要求不是太高,比如不做协整检验,只用普通的回归,可以做一下.但总的来说,样本太小,影响结论的可靠性.统计人刘得意
直接用原序列回归肯定是不对的.原序列是非平稳序列.如果你是要做协整分析,那么你这个模型是失败的.因为协整分析要求几个序列是同阶单整,你现在adf检验没通过.所以你可以考虑:自变量的选择是否存在问题?可
可以看出要使用AR(3),MA(3)若使用ARMA模型,则根据Box-Jenkins建模方法应选择ARMA(4,3)和ARMA(3,2)两种,再进行比较
时间序列的话应该先检验数据是不是平稳的在做回归,不平稳的话就没有意义了,可以尝试先做差分在看看是否平稳在做回归
平稳看PROB值,小于0.05就是平稳
VAR需要平稳序列.如果想用不平稳的原序列的话可以考虑误差修正模型(ECM).误差修正模型是有约束的VAR你可以理解为升级版的VAR(所以不平稳才能使用)再问:但是,在好多文献中,看到非平稳的序列也建
做单位根检验(主要方法是ADF)通过采用差分、滞后等形式就可以发现平稳的时间序列了不然可能出现数据伪回归现象