eviews中VAR模型滞后期输入
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/21 16:33:53
多元线行回归模型中对干扰项的方差的无偏估计样本容量问题.可化为线性模型的...工具变量选取的原则.虚拟变量.分布滞后模型.自回归模型.阿尔蒙多项式法.~如果你认可我的回答,请及时点击【采纳为满意回答】
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
我认为可以.第一个不会答
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
方法一:滞后项的选择,一个办法是看调整后的R2,它越大,说明方程越好.具体做法是勾选“userspecified”,然后从1,到2,3等一个个试,如图:然后看ADF检验方程的调整后的R2,挑选最大的.
var的参数方法需要你计算方差,你可以用GARCH类模型来做.
1模型滞后阶数的选择2VAR模型估计3VAR模型稳定性检验4VAR模型残差序列自相关、正态性检验5脉冲响应6方差分解7格兰杰因果检验再问:1、2、3、5我都做过。可不可以说明一下,4、6、7的EVie
1.可以的,取对数后回归结果反映的影响程度是用是百分比的,不受单位的影响.2.可以的.注意下会不会引起多重共线性.不过一般是没有这个问题的.
取决于你的原始数据类型,截面数据一般是同一或多个变量的同一时间点,多个不同样本的取值时间序列一般是同一或多个变量的不同时间点,来自同一样本的取值时间序列的分析属于自回归分析,一般不同于截面数据,采用R
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
有数据吗
预测点forecast即可我替别人做这类的数据分析很多的
选4吧估计你是做VAR模型再问:可是我最大滞后阶数填5的时候,最佳的又应该是5.。。。。。
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
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
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
按前面这样来写我替别人做这类的数据分析蛮多的
条件方差一般都会收敛到无条件方差.比如你用的GARCH模型,你得到条件方差方程可以估计出过往每期的无条件方差,但是你要预测未来的方差则只能得到无条件方差,因为模型必须在“收敛”条件下才有意义.再问:原
首先,如果你的样本期到2010年,而你又要预测到2015年,你输入Eviews中的样本期应该到2015年.再次,你求系数建立模型的样本期要到2010年,预测的时候下面的扩展样本为“20112015”,
用2个序列的差分序列,线性回归,可通过显著性检验.不过,这时是增量之间的因果关系,现实背景解释起来比较麻烦.另外还尝试:协整检验通过后,建立误差修正模型,这反映的也是因果关系,但是其显著性比较危险.再