eviews自相关修正
惠艳航597序列自相关,DW值太小,怎么办 -
蒋盼融19163581913 ______ 可以建立组合模型消除自相关 不用DW值 具体作法是在Eviews中先形成回归,得到残差建立序列U,可用GENR U=RESID,然后利用时间序列分析方法考察已生成的U的相关图.打开U,选择View/Correlogram,以弹出的滞后项对话框默认水平序列,包含的滞后项可默认,点击OK,得到U的相关图.通过对相关图进行识别后,确认其ARMA形式,比如:AR(1)过程. 再次回归 命令为 LS Y C X AR(1) 得到组合模型的估计结果.该结果经变换与广义差分变换模型是一致的. 以上信息供参考. 有不懂的可以去系统圣地的教程看看.
惠艳航597计量经济学中用怀特(White)检验修正了异方差性,进行自相关检验时发现该模型还有序列自相关,该如何修正 -
蒋盼融19163581913 ______ 看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的;但方差较大,预测准确度较低. 你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS(可行广义二乘),可同时达到目的.广义差分尽管也可以,但损失自由度,而且要你自己推断出相关系数. 但我觉得奇怪的是,你为什么同时既有异方差又有序列相关;所以我觉得你很可能是有遗漏变量,遗漏变量进入残差项中,且与自变量相关,最终会导致你估计非无偏且非一致. 所以,最好先用直接做回归,后得到的残差,与自变量测下相关性;如相关性强,则说明存在遗漏变量.然后你采用工具变量法进行回归就可以了.
惠艳航597怎么在运用WLS法修正异方差后,再修正自相关啊???急!!!!!!!!!!! -
蒋盼融19163581913 ______ 异方差用WLS进行修正自相关用prais进行修正 用eviews软件进行异方差检验模型 还有自相关检验 和多重共线性检验 希望可以最后,自回归是检验和对模型的
惠艳航597eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
蒋盼融19163581913 ______ 从你给的自相关图看,被检验的序列没有自行关,你看它的自相关函数的Q的prob都比较大,说明自相关是不显著的.level因该是说你需要计算的阶数,差分则是指对原序列做差分后,对差分序列再做检验
惠艳航597怎么在eviews中做误差修正模型不显著怎么办?怎么在eview
蒋盼融19163581913 ______ 看下是否存在异方差或者自相关等违背经典假定的错误.协整回归模型要是显著的话其误差修正模型一般是显著的.
惠艳航597eviews怎么进行时间序列差分? -
蒋盼融19163581913 ______ 在 Eviews 中,进行一阶差分可以通过对时间序列数据使用“Diff”函数来实现.一旦进行了一阶差分,如果序列变得平稳,那么就可以应用各种时间序列模型进行分析和预测.下面是具体的操作步骤:1. 打开 Eviews 软件,并加载需要进行差分...
惠艳航597高手请进!!请举例说明:Eviews下的计量操作过程,请按步骤写清楚. -
蒋盼融19163581913 ______ 你是不是没学过计量…… 第一个,手动输,或者复制/粘贴,或者import from txt/lotus/excel 第二个没看懂意思…… 第三个,一般默认5%的显著性水平,根据变量个数查t,F分布表,大于临界值拒绝原假设,认为参数显著.t是局部检验,针对个别...
惠艳航597多元线性回归模型的异方差怎么修正?使用怀特检验后发现存在异方差.下图是OLS的结果之后应该怎样使用EVIEWS进行异方差修正? -
蒋盼融19163581913 ______[答案] 这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好的减少数据波动以及异方...
惠艳航597eviews出现自相关,自相关图和偏自相关图的问题eviews出现自相关,观察自相关图和偏自相关图发现自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十... -
蒋盼融19163581913 ______[答案] 不清楚你的数据是是时间序列还是截面数据?还有你这个是想用组合模型?还是想用arma来解决自相关的问题?我根据你的描述只能给出下面的解答.既然自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出,自相关图用来确...
惠艳航597消除自相关后,解释变量不显著了你好.我用EVIEWS进行BG检验为2阶自相关,于是我在一元回归方程后加AR(1)AR(2)来消除自相关,DW值是上升了,但... -
蒋盼融19163581913 ______[答案] 如果AR(1) AR(2)比较显著的话 说明这个模型最好的解释变量是自己