神马作文网EVIEWS计算var
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/11/11 10:19:19
/>N:=7;ZF:=CLOSE/REF(CLOSE,N)*100-100;RPS:=DMA(ZF*100*COST(80),0.5);VAR1:=DMA(RPS,0.2);STICKLINE(VAR
我认为可以.第一个不会答
Eviews时间序列分析实例时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式,本书第七章对它进行了比较详细的介绍.通过第七章的学习,读者了解了什么是时间序列,并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例
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
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
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.
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
是否拒绝原假设关键看P值,一般原假设下发生小概率事件就可以认定原假设错误,应该拒绝原假设,实际应用中,0.010.050.1是常用的小概率事件判定标准,只要P值很小（譬如小于0.05）就应该拒绝原假设
手工算太麻烦,而且容易出错,其实你在建模是应该用d(x),不需要再定义dx=d(x),利用后者建模作为被解释变量则模型的预测就只针对一阶差分的序列而不是原序列预测.利用前者建模作为被解释变量则模型的预
用spss比较好的
DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/03/09Time:17:46Sample:20002007Includedobservations:8Y=
VAR(ValueatRisk)按字面解释就是“在险价值”,其含义指：在市场正常波动下,某一金融资产或证券组合的最大可能损失.更为确切的是指,在一定概率水平（置信度）下,某一金融资产或证券组合价值在未
向量自回归模型操作比较复杂主要包括：1滞后阶数选择；2建立VAR模型；3模型相关检验；4方差分解
估计值的标准差是衡量回归系数的稳定性和可靠性的,如果较小说明系数的稳定性较好；估计值的T值是检验系数是否为零,可查表得到相应的临界值,如果T值大于临界值则系数在对应的显著水平（1%.5%.10%）上是
用eviews估计出garch之后产生garch序列(sigma),然后利用VaR=mu-alpha*sigma得到VaR
var(a)=E{a-E(a)}²------随机变量的方差英文：varance随机变量方差的几何意义是什么?物理意义是什么?二阶中心距,也叫作方差,它告诉我们一个随机变量在它均值附近波动的
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
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