时间序列分析adf检验
@能轰1174：什么是ADF单位根检验 -
元毕18118826680…… ADF检验是单位跟检验.其实就是检验数据序列的平稳性,如果存在同阶平稳的话,就可以对它们进行协整检验.
@能轰1174：关于计量经济学的一个题目,ADF 检验 -
元毕18118826680…… 这是一个ADF式,用于检验时间序列的单位根的,如果rho显著为0,意味着存在单位根,beta用于衡量趋势(trend).这里的rho=0,45,意味着x_t不存在单位根呢.因此x_t是平稳的时间序列.因此在a,b间选择,如果beta也显著,则选a;如果beta不显著,且alpha=0,则选c.
@能轰1174：如何用eviews做adf检验 -
元毕18118826680…… file--new--workfile... 以时间序列为例:输入相关起始时间后回车 建立时间序列的方法:object--newobject,选择对象类型series,并为之命名. 首先告诉你不用一个一个输入, 1.先说一种最笨的方法,建立序列以后,打开该序列,点击“edit=+/-...
@能轰1174：ADF检验,看了好多书,还是不知道这样做 -
元毕18118826680…… 一般进行ADF检验要分3步: 1 对原始时间序列进行检验,此时第二项选level,第三项选None.如果没通过检验,说明原始时间序列不平稳; 2 对原始时间序列进行一阶差分后再检验,即第二项选1st difference,第三项选intercept,若仍然未通过检验,则需要进行二次差分变换; 3 二次差分序列的检验,即第二项选择2nd difference ,第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了!
@能轰1174：如何用Eviews软件进行简单时间序列分析 -
元毕18118826680…… 这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会是伪回归,所以之前的准备工作有点麻烦. 如果仅仅说做Granger这一步的话: 1、假定你的工作文件已经建立,首先打开时间序列数据组窗口. 2、点击view键,选择Granger Causality...功能. 3、随即打开一个对话框,需要选择最大滞后长度,然后点击ok键,就得到检验结果. 4、比较下P和F值,判断下是否拒绝原假设,然后得出结论. 希望你的数据性质好,做的顺利:)
@能轰1174：ADF检验结果怎么看?怎么还没有人呢?就想看看序列是否平稳,请说明判断依据~ - 作业帮
元毕18118826680…… [答案] ADF统计量的值-1.456988大于任何显著水平下的临界值,接受原假设,存在单位根,该序列是非平稳序列
@能轰1174：ADF检验,趋势项、截距项、滞后项应该怎么判别?通过时序图能够判别它应该含有截距项,但是经过ADF检验,(1)截距项和趋势项而言,发现截距项... - 作业帮
元毕18118826680…… [答案] 老兄,你看ADF检验回归方程的解释变量,解释变量是微分形式啊,但不是水平的形式,所以没有趋势选择项目 - 是指在形式上的差异,而不是的形式水平.这是很多人有一个误区. 添加,请参阅“基本计量经济学”第三版,张晓东,第324-325页.你...
@能轰1174：关于Eviews中用ADF检验如何辨别时间序列平稳性的问题 -
元毕18118826680…… 你的这个序列含单位根,是非平稳的 但我不知道你选的哪种单位根检验,带漂移项和趋势项吗? 如果都带着还是这种结果只能差分一次了
@能轰1174：在Python中statsmodels ADF检验问题,怎么解决 -
元毕18118826680…… adf检验是用来检验序列是否平稳的方式 一般来说是时间序列中的一种检验方法 python中可使用现成的工具statsmodels来实现adf检验 import numpy as np import statsmodels.tsa.stattools as ts x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) result = ts.adfuller(x, 1) ...
元毕18118826680…… ADF检验是单位跟检验.其实就是检验数据序列的平稳性,如果存在同阶平稳的话,就可以对它们进行协整检验.
@能轰1174：关于计量经济学的一个题目,ADF 检验 -
元毕18118826680…… 这是一个ADF式,用于检验时间序列的单位根的,如果rho显著为0,意味着存在单位根,beta用于衡量趋势(trend).这里的rho=0,45,意味着x_t不存在单位根呢.因此x_t是平稳的时间序列.因此在a,b间选择,如果beta也显著,则选a;如果beta不显著,且alpha=0,则选c.
@能轰1174：如何用eviews做adf检验 -
元毕18118826680…… file--new--workfile... 以时间序列为例:输入相关起始时间后回车 建立时间序列的方法:object--newobject,选择对象类型series,并为之命名. 首先告诉你不用一个一个输入, 1.先说一种最笨的方法,建立序列以后,打开该序列,点击“edit=+/-...
@能轰1174：ADF检验,看了好多书,还是不知道这样做 -
元毕18118826680…… 一般进行ADF检验要分3步: 1 对原始时间序列进行检验,此时第二项选level,第三项选None.如果没通过检验,说明原始时间序列不平稳; 2 对原始时间序列进行一阶差分后再检验,即第二项选1st difference,第三项选intercept,若仍然未通过检验,则需要进行二次差分变换; 3 二次差分序列的检验,即第二项选择2nd difference ,第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了!
@能轰1174：如何用Eviews软件进行简单时间序列分析 -
元毕18118826680…… 这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会是伪回归,所以之前的准备工作有点麻烦. 如果仅仅说做Granger这一步的话: 1、假定你的工作文件已经建立,首先打开时间序列数据组窗口. 2、点击view键,选择Granger Causality...功能. 3、随即打开一个对话框,需要选择最大滞后长度,然后点击ok键,就得到检验结果. 4、比较下P和F值,判断下是否拒绝原假设,然后得出结论. 希望你的数据性质好,做的顺利:)
@能轰1174：ADF检验结果怎么看?怎么还没有人呢?就想看看序列是否平稳,请说明判断依据~ - 作业帮
元毕18118826680…… [答案] ADF统计量的值-1.456988大于任何显著水平下的临界值,接受原假设,存在单位根,该序列是非平稳序列
@能轰1174：ADF检验,趋势项、截距项、滞后项应该怎么判别?通过时序图能够判别它应该含有截距项,但是经过ADF检验,(1)截距项和趋势项而言,发现截距项... - 作业帮
元毕18118826680…… [答案] 老兄,你看ADF检验回归方程的解释变量,解释变量是微分形式啊,但不是水平的形式,所以没有趋势选择项目 - 是指在形式上的差异,而不是的形式水平.这是很多人有一个误区. 添加,请参阅“基本计量经济学”第三版,张晓东,第324-325页.你...
@能轰1174：关于Eviews中用ADF检验如何辨别时间序列平稳性的问题 -
元毕18118826680…… 你的这个序列含单位根,是非平稳的 但我不知道你选的哪种单位根检验,带漂移项和趋势项吗? 如果都带着还是这种结果只能差分一次了
@能轰1174：在Python中statsmodels ADF检验问题,怎么解决 -
元毕18118826680…… adf检验是用来检验序列是否平稳的方式 一般来说是时间序列中的一种检验方法 python中可使用现成的工具statsmodels来实现adf检验 import numpy as np import statsmodels.tsa.stattools as ts x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) result = ts.adfuller(x, 1) ...
