二阶自回归模型
@闵史3278：什么是AR模型,那本书里有介绍呢?有模型的建立方法那种? -
臧凡18586577261…… 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.
@闵史3278：如何用R做向量自回归模型 -
臧凡18586577261…… 请问如何用R做向量自回归模型(VAR) 要实现以下的几个步骤,数据集已经有了,请高手们可以介绍下相关的函数吗? halfyear_vector=data.frame(hsi_ir_h_ts,cenlhkl_ir_h_ts,m2_h_ts,ue_h_ts,cpi_h_ts,exp_h_ts,gdp_h_ts) halfyear_vector=ts(...
@闵史3278：怎样的情况下使用自回归模型 -
臧凡18586577261…… 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型
@闵史3278：自回归滑动平均模型的建模步骤 -
臧凡18586577261…… 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...
@闵史3278：如何判断arma过程是因果的还是可逆的 -
臧凡18586577261…… ARMA模型(Auto-RegressiveandMovingAverageModel)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成.在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:Panel研究中,用于消...
@闵史3278：6、使用异质自回归模型(HAR)对明天的日度已实现波动率预测,不会使...
臧凡18586577261…… AR和多元线性回归的本质区别就在于确定各变量关系的时候是否严格确定外生变量和内生变量.即方程关系的表达形式,而VAR属于多方程分析. 在多元线性回归分析中,方程左边是严格的因变量,方程右边的多个变量也是严格定义为自变量,而且自变量之间不存在自相关和线性关系,多元 回归分析只是一元回归的简单扩展,属于单方程分析吗
@闵史3278：非平稳时间序列预测方法有哪些 -
臧凡18586577261…… 1、 时间序列 取自某一个随机过程,如果此随机过程的随机特征不随时间变化,则我们称过程是平稳的;假如该随机过程的随机特征随时间变化,则称过程是非平稳的. 2、 宽平稳时间序列的定义:设时间序列 ,对于任意的 , 和 ,满足: 则...
@闵史3278：序列为自相关时可以进行自向量回归分析吗 -
臧凡18586577261…… 你的这个有好几个变量,是不是应该建多元回归模型啊? 自回归是一个变量自己跟自己的滞后项进行回归.在eviews中,可以做MA模型、AR模型和ARMA模型.一个变量建立自回归的时候,首先观察一个变量的线图是否平稳,如果发现没有趋势上的变化,只是在一个值附近的波动则可以认为平稳,再对该变量进行单位根检验,如果检验结果的统计量,小于右边给出的显著性水平下的临界值,则认为它平稳可以建立自回归.如果不平稳,对这个变量做差分,一般有一阶差分和二阶差分,也是先验证其平稳性.如果平稳了,观察它的偏相关与自相关图,选择合适的模型,建立时间序列自回归模型.
臧凡18586577261…… 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.
@闵史3278：如何用R做向量自回归模型 -
臧凡18586577261…… 请问如何用R做向量自回归模型(VAR) 要实现以下的几个步骤,数据集已经有了,请高手们可以介绍下相关的函数吗? halfyear_vector=data.frame(hsi_ir_h_ts,cenlhkl_ir_h_ts,m2_h_ts,ue_h_ts,cpi_h_ts,exp_h_ts,gdp_h_ts) halfyear_vector=ts(...
@闵史3278：怎样的情况下使用自回归模型 -
臧凡18586577261…… 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型
@闵史3278：自回归滑动平均模型的建模步骤 -
臧凡18586577261…… 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...
@闵史3278：如何判断arma过程是因果的还是可逆的 -
臧凡18586577261…… ARMA模型(Auto-RegressiveandMovingAverageModel)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成.在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:Panel研究中,用于消...
@闵史3278：6、使用异质自回归模型(HAR)对明天的日度已实现波动率预测,不会使...
臧凡18586577261…… AR和多元线性回归的本质区别就在于确定各变量关系的时候是否严格确定外生变量和内生变量.即方程关系的表达形式,而VAR属于多方程分析. 在多元线性回归分析中,方程左边是严格的因变量,方程右边的多个变量也是严格定义为自变量,而且自变量之间不存在自相关和线性关系,多元 回归分析只是一元回归的简单扩展,属于单方程分析吗
@闵史3278：非平稳时间序列预测方法有哪些 -
臧凡18586577261…… 1、 时间序列 取自某一个随机过程,如果此随机过程的随机特征不随时间变化,则我们称过程是平稳的;假如该随机过程的随机特征随时间变化,则称过程是非平稳的. 2、 宽平稳时间序列的定义:设时间序列 ,对于任意的 , 和 ,满足: 则...
@闵史3278：序列为自相关时可以进行自向量回归分析吗 -
臧凡18586577261…… 你的这个有好几个变量,是不是应该建多元回归模型啊? 自回归是一个变量自己跟自己的滞后项进行回归.在eviews中,可以做MA模型、AR模型和ARMA模型.一个变量建立自回归的时候,首先观察一个变量的线图是否平稳,如果发现没有趋势上的变化,只是在一个值附近的波动则可以认为平稳,再对该变量进行单位根检验,如果检验结果的统计量,小于右边给出的显著性水平下的临界值,则认为它平稳可以建立自回归.如果不平稳,对这个变量做差分,一般有一阶差分和二阶差分,也是先验证其平稳性.如果平稳了,观察它的偏相关与自相关图,选择合适的模型,建立时间序列自回归模型.
