VAR模型中通不过检验的数据应该怎样处理

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/02 21:13:53
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

求关于VAR向量自回归模型的中文书吗?

《计量经济学》书籍作者:孙敬水、图书出版社:清华大学出版社《应用计量经济学:时间序列分析(第二版)》,书籍作者:(美)恩德斯(Enders,W.) 著,杜江,谢志超 译,图书出版社:高等教育出版社这两

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

logistic回归出来的模型通不过检验怎么办?

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是不是必须的--···因子分析的检验通过了么那个要大于80%的那种没有数据凭空说····无法判断

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

VAR模型分析中遇到的一些问题,与granger也相关!

1.NullHypothesis:F-StatisticProbability结论△LNREERdoesnotGrangerCause△LNEX6.063050.00366拒绝△LNEXdoesnot

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.

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

我已经有数据和预测模型了,但在EViews中如何利用数据和模型估计参数、检验模型、运用模型(也就是预测)

初次估计可以使用lsycx命令根据结果看模型有没有存在异方差、自相关等问题然后做出调整预测方面根据最终结果即可得到.再问:估计参数时将数据代入操作可得一个结果但大家所谓的模拟几十次是怎么回事?不就这一

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

.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

应用SPSS进行二项logistic回归,为啥全部自变量通不过检验?数据来自于问卷调查的,.

自变量通过不检验有以下这些可能:1、方程本身没有意义,比如我们用身高来预测性别,这个肯定通不过检验.2、自变量本省有问题,二项逻辑回归对自变量的要求比较严,一般是要求连续、正态分布的数据才可以.如果自

直线回归预测模型中误差项应满足的条件?相关系数检验、t检验、f检验的作用,以及进行区间预测的步骤?

应满足的条件?你是指什么?那些检验都是根据实际情况来选择的是指置信区间吗?(1)方差未知Step1  打开Excel工作表,进入其工作界面,在Excel中编制数据表,输入样本数据,

在VAR建立模型中,原序列非平稳,二阶差分平稳后,建立VAR模型是用原序列,还是二阶的平稳序列.

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

我需要证明下面的这两组数据具有负相关性,而且具有必要的因果关系,用Eviews VAR模型

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