检验残差序列平稳性Stata

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/08 15:35:52
stata granger因果检验什么意思

原理:如果事件A不发生与另一个事件B的概率不发生时(如果随机变量由事件定义的,也可以说,该分布函数)的影响,并在时间上两个事件和测序(B经过前期A),那么我们可以说,A是B的原因./>剂量F统计量的概

时间序列中AR模型的因果性和平稳性有什么区别?

一个系统的因果性指的是:当t

eviews对两组序列进行单位根检验,都是一阶单整,而后进行协整检验,是用原序列,还是一阶差分的序列?

都用原序列你可以看看其他发表的论文也是这么操作的再问:谢谢。那如果协整检验中,OLS的回归残差不能通过ADF检验(该检验与此前的检验设置都是相同的),那就是证明不存在协整关系,失败了吗?再答:是的

White检验 stata

Prob>chi2=0.0000表示拒绝“不存在异方差”的原假设,所以结果应该是“存在异方差”再问:您好,请问能再给我详细解释下prob>chi2的含义吗再答:Prob>chi2就是接受原假设的概率

Eviews中用ADF检验如何辨别时间序列平稳性

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.

请问对于时间序列数据的一般性处理,比如单位根检验、协整,用eviews和stata哪一个计量更好,更简易?

时间序列的处理还是用Eviews软件好一些,毕竟是Eviews是专门处理时间序列数据的

用Eviews做单位根检验的时候二阶差分序列还是不平稳,能不能变成平稳的?

滞后期不是随便选的,不同的滞后期对结果影响很大.一般用AIC和SC准则确定滞后期,当这两个值同时达到最小时为最优滞后期.

eviews操作,两序列取对数一阶单整,残差通过单位根检验,但Johansen检验不存在协整关系,究竟是否协整?

用原来的数据即可单方面因果关系是很正常的情况因果和协整是两回事我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

granger因果检验前提是序列平稳,但是如果情况是序列不平稳但var滞后结构分析通过了, 就能够忽略不平稳?

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

回答:⑴ 随机时间序列的平稳性条件是什么?证明随机游走序列不是平稳序列.⑵ 单位根检验为什么从DF检

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,

关于Eviews中用ADF检验如何辨别时间序列平稳性的问题

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

eviews时间序列平稳性检验ADF如何判断?如图

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

Eviews 面板数据的单位根检验序列平稳还用做协整检验吗

是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模.再问:就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了?可是协整

如何在eviews中检验时间序列数据的平稳性

平稳看PROB值,小于0.05就是平稳

计量经济学,为什么我的残差序列明明是平稳的,但建立的误差修正模型拟合优度那么低呢?

低是有多低?这里拟合优度到也不是那么地重要,做ECM时有人R²在0.3左右也能用,甚至还有paper中拟合有毒零点零几的,应该没关系再问:我的拟合优度大概是0.2几,这么低是不是模型拟合的不

用eviews6.0做时间序列的平稳性分析,发现数据不平稳后,具体怎么调整,怎么才知道他平稳了?

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