一阶自回归模型怎么建
@曾侦3595：自回归滑动平均模型的建模步骤 -
舒杭13920117368…… 主要建模步骤如下:(1)对时间序列进行零均值平稳化处理.变形时间序列一般可分为平稳时间序列和趋势性序列.时间序列的趋势又分为线性趋势和非线性趋势.若变形时间序列为非平稳序列,具有向下或向上的趋势,建模之前需要进行序...
@曾侦3595：计量经济学怎么用eviews软件做一阶自回归 -
舒杭13920117368…… 引入一阶项做回归即可
@曾侦3595：eviews怎么用数据建立AR(1)阶模型 -
舒杭13920117368…… 可以用回归的方法来建立
@曾侦3595：怎样在eviews中输入有线性趋势的1阶自回归方程 -
舒杭13920117368…… 输入方程很简单的 ls命令即可
@曾侦3595：如何用eviews来求解一阶自回归方程 -
舒杭13920117368…… 导入数据到序列rt 回归方程如下 ls rt c r(-1) 回归参数 C的估计系数是a的 r(-1)的系数是 b 如果方程验证R方为1 则是精确解.若不为0.9以上则为估计解(若只是方程求解 则为无解)
@曾侦3595：eviews怎么生成AR(1) -
舒杭13920117368…… AR(1)就是一阶自回归,然后建立回归模型进行估计就可以了…
@曾侦3595：在多项式中绝对值怎麽化简 -
舒杭13920117368…… 绝对值里面大于等于零时去掉绝对值符号,不变号. 绝对值里面小于零时去掉绝对值符号,每项均变号
@曾侦3595：什么是AR模型,那本书里有介绍呢?有模型的建立方法那种? -
舒杭13920117368…… AR模型,即自回归(AutoRegressive, AR)模型又称为时间序列模型,我自己从字面上的意思理解为某个变量自己的回归,通常可以用AR(p)模型来描述一个平稳序列的自相关结构,定义如下: (1) y(t)=b0+b1x(1t)+...+bkx(kt)+u(t) ,t=1,2,...T (2) u(t)=a1u(t-1)+a2u(t-2)+...+apu(t-p)+e(t)其中,u(t)为回归方程式(1)的扰动项.方程式(2)为扰动项u(t)的p阶自回归模型(AR(p)), e(t)是u(t)为自回归模型的扰动项,且均值为0,方差为常数的白噪声序列,它是因变量真实值和 以解释变量及以前预测误差为基础的预测值之差.
@曾侦3595：如何使用EViews软件对时间序列进行预测 -
舒杭13920117368…… 假设你的workfile中的变量为y(t),对它关于它的一阶滞后项做一个自回归模型y(t)=a+by(t-1),你的样本时间为2000年到2011年,你已经知道了2000-2010年的数据,现在想预测2011年的数据.在eviews的命令窗口中输入: smpl 2000 2010 eqation eq1.ls y=c(1)+c(2)*y(-1) smpl 2000 2011 eq1.forcast fy fy.sheet 就得到了你的预测数据
舒杭13920117368…… 主要建模步骤如下:(1)对时间序列进行零均值平稳化处理.变形时间序列一般可分为平稳时间序列和趋势性序列.时间序列的趋势又分为线性趋势和非线性趋势.若变形时间序列为非平稳序列,具有向下或向上的趋势,建模之前需要进行序...
@曾侦3595：计量经济学怎么用eviews软件做一阶自回归 -
舒杭13920117368…… 引入一阶项做回归即可
@曾侦3595：eviews怎么用数据建立AR(1)阶模型 -
舒杭13920117368…… 可以用回归的方法来建立
@曾侦3595：怎样在eviews中输入有线性趋势的1阶自回归方程 -
舒杭13920117368…… 输入方程很简单的 ls命令即可
@曾侦3595：如何用eviews来求解一阶自回归方程 -
舒杭13920117368…… 导入数据到序列rt 回归方程如下 ls rt c r(-1) 回归参数 C的估计系数是a的 r(-1)的系数是 b 如果方程验证R方为1 则是精确解.若不为0.9以上则为估计解(若只是方程求解 则为无解)
@曾侦3595：eviews怎么生成AR(1) -
舒杭13920117368…… AR(1)就是一阶自回归,然后建立回归模型进行估计就可以了…
@曾侦3595：在多项式中绝对值怎麽化简 -
舒杭13920117368…… 绝对值里面大于等于零时去掉绝对值符号,不变号. 绝对值里面小于零时去掉绝对值符号,每项均变号
@曾侦3595：什么是AR模型,那本书里有介绍呢?有模型的建立方法那种? -
舒杭13920117368…… AR模型,即自回归(AutoRegressive, AR)模型又称为时间序列模型,我自己从字面上的意思理解为某个变量自己的回归,通常可以用AR(p)模型来描述一个平稳序列的自相关结构,定义如下: (1) y(t)=b0+b1x(1t)+...+bkx(kt)+u(t) ,t=1,2,...T (2) u(t)=a1u(t-1)+a2u(t-2)+...+apu(t-p)+e(t)其中,u(t)为回归方程式(1)的扰动项.方程式(2)为扰动项u(t)的p阶自回归模型(AR(p)), e(t)是u(t)为自回归模型的扰动项,且均值为0,方差为常数的白噪声序列,它是因变量真实值和 以解释变量及以前预测误差为基础的预测值之差.
@曾侦3595：如何使用EViews软件对时间序列进行预测 -
舒杭13920117368…… 假设你的workfile中的变量为y(t),对它关于它的一阶滞后项做一个自回归模型y(t)=a+by(t-1),你的样本时间为2000年到2011年,你已经知道了2000-2010年的数据,现在想预测2011年的数据.在eviews的命令窗口中输入: smpl 2000 2010 eqation eq1.ls y=c(1)+c(2)*y(-1) smpl 2000 2011 eq1.forcast fy fy.sheet 就得到了你的预测数据
