VAR模型滞后结构检验是什么

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/09 07:57:13
请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定?

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.如果时序数据样本容量小,这时AIC和SC准则可能需要谨慎,还是需要根据

VAR向量自回归模型与在险价值VaR一样吗

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

向量自回归VAR 模型可以有几个变量?

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

B-dna双螺旋结构模型是什么

这是指B型DNA,也就是我们通常说的DNA沃森和克里克在研究DNA的时候所用的资料来自在相对湿度为百分之九十二是所得到的DNA,这种DNA称为B型DNA.还有A型和Z型,这是DNA的三种构型.一般认为

eviews arch检验的滞后期是什么意思

ARCH检验的全称是自回归条件异方差检验,这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st2看作是xt的函数,而是把st2看作随机误差平方项ut-12及其滞后项,ut-22,…,的函数.ARCH是误差项二

ADF检验和VAR模型使用的是原始数据后还需要取对数吗?

这个取不取对数关系并不大因为原始数据是一阶同阶单整的,所以你只需要将原始数据进行一阶差分变换成平稳的序列,就可以建立VAR模型.如果是经济数据,那么差分后应该注意其经济意义取对数只是为了消除原始数据中

格兰杰因果检验和向量自回归(VAR)模型问题

逻辑思路好像有问题.VAR模型建立之后,再用granger因果部分检验其合理性.而VAR模型的建立(即滞后阶数的选取),不是依据granger因果关系是否成立的.对于VAR模型,一般不选择外生变量.因

请问如何做adf检验后 建立var模型 再进行granger 因果检验 求详细详细步骤和解释

ADF检验是检验数据时段平稳性的,我记得我们导师说过,所有的数据都是会平稳的,不平稳只是因为你的数据时段选取的不够长.

VAR模型是不是随机性的时间序列模型

VAR性质和AR一样,无非变量是向量了

如何用Eviews做VAR模型滞后结构检验

有数据和参考论文没有有的话发到luguoda9you@sina.com可以很快帮你搞定

eviews运用用这些数据做单位根检验、协整分析、格兰杰因果、建立var模型、脉冲、方差分解.乱七八糟的,

我可以帮你做时间序列的平稳性检验,协整分析,格兰杰检验和误差修正模型.

怎么用Eviews确定VAR模型中的滞后期

先做VAR模型然后做VAR滞后阶数判断根据likehood、BIC、AIC综合选择最优滞后期

用eviews对VAR模型滞后期判定中的问题

里面是让你填写内生变量的滞后阶数.在VAR中通常一个方程的被解释变量(及其滞后项)在另一个方程中是解释变量,这就涉及到一个滞后阶数的问题.因为滞后阶数越多,需要估计的参数就越多,这就影响到自由度.滞后

VAR模型中通不过格兰杰因果检验数据能做模型吗?

这个关系不大和你滞后阶数的设置有问题你可以把数据和参考论文发给我看看邮箱看我个人资料哈

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

建立VAR模型 进行协整检验 格兰杰检验 VEC模型 脉冲响应函数 方差分解的先后顺序

1,原始数据不平稳,不能建立VAR模型,只能建立VEC模型.2,运用VAR模型或者VEC模型,一般都要做格兰杰检验,不然得不出有效的实证分析信息.3,顺序:单位根-平稳-VAR-格兰杰;单位根-不平稳

求eviews分析,用动态分布滞后模型检验两个序列是否存在协整关系并建立误差修正模型 长期关系是什么?

这个可以做的,但是你需要提供数据我经常帮别人做这类的数据分析的

调节阀滞后是什么

在控制系统的一些环节中如果存在滞后时将严重影响调节过程的品质.如在测量变送单元中存在滞后,它就不能将被控变量的变化及时地、如实地送到调节器,使调节器仍按过时的信号来工作,导致过渡过程时间加长,超调量增

.granger因果检验和向量自回归(VAR)模型问题

明显EViews做的吧?其实你截下图更好了.我是这么理解的啊可能不对:一般来说VAR都是内生变量外生的话按照理论来加再看看显著性我想你可能上面这五个外生变量其实都是内生吧?就是一个五维向量格兰杰原因和