样本自相关图怎么解释
@干邵5202：Eviews自相关性检验图到底应该怎么看,请具体说明下,到底应该怎么看,看Q - Stat 、Prob还是其他的 -
苍供13518598242…… 直接看结果的DW值判断是否存在一阶自相关,你发的这个图是判断时间序列的稳定性的,从图上来看是一组稳定的时间序列.
@干邵5202：自相关与偏自相关的概念 -
苍供13518598242…… 1. 所谓自相关是指序列与其自身经过某些阶数滞后形成的序列之间存在某种程度的相关性.对自相关的测度往往采用自协方差函数和自相关函数. 2. 偏自相关函数是在其他序列给定情况下的两序列条件相关性的度量函数.
@干邵5202：序列相关性的介绍 -
苍供13518598242…… 序列相关性,在计量经济学中指对于不同的样本值,随机干扰之间不再是完全相互独立的,而是存在某种相关性.又称自相关(autocorrelation),是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系.在回归模型的古典假定中是假设随机误差项是无自相关的,即在不同观测点之间是不相关的.如果该假定不能满足,就称与存在自相关,即不同观测点上的误差项彼此相关.自相关的程度可用自相关系数去表示,根据自相关系数的符号可以判断自相关的状态,如果<0,则ut与ut-1为负相关;如果>0,则ut与ut-1为正关;如果= 0,则ut与ut-1不相关.
@干邵5202：Eviews自相关图怎么看 -
苍供13518598242…… 那在哪下期落入虚线内,就是几阶 自相关图在三期的时候落入虚线内,就是三阶自相关
@干邵5202：您好 请问这个自相关图怎么看呢 有没有相关性呢 Q统计量符合 但是不知道怎么算自相关系数显著不为0还是为0 -
苍供13518598242…… 你这个如果是在拟合完方程之后选择Q-statistic输出的残差Q统计量的话恭喜你,模型拟合效果非常好,因为Q统计量的p值很大,不能拒绝原假设H.(残差不相关),所以也就是残差满足白噪声的假定,那么模型就很好了. 提醒一点,如果是直接选择resid一列在测试序列相关出来的结果和这个不一样.
@干邵5202：计量经济学中的自相关指什么啊?
苍供13518598242…… 自相关指的是被解释变量与其自身前期滞后的相关性.在计量中,通常用随机干扰项的自相关来衡量,即u(t)=a*u(t-1)
@干邵5202：帮忙分析下eviews中的自相关图 -
苍供13518598242…… 第一列 一阶截尾,q=1 第二列 二阶截尾,p=2 平稳性:在序列中,view——unit root test——可以检查原序列、一阶序列;貌似只有差分平稳后才可以建立ARIMA,就是你p,q中间的1表示1阶差分吧 若你的图是一阶差分的,那么建立方程LS D(X) C AR(2) MA(1),试试 在方程窗口,view——residual test ——Q检验和LM自相关检验,至于P值判断可以搜一下检验的原假设,你设定一个显著性水平,如0.05,P<0.05,拒绝原假设. 外行,参考
@干邵5202：eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
苍供13518598242…… 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
@干邵5202：求解释EVIEWS中的自相关、偏自相关图 -
苍供13518598242…… prob值都小于0.05说明这是一个纯随机序列 对其进行序列分析和预测是没有意义的 就无所谓平稳和不平稳了
@干邵5202：信号处理:自相关的结果如何分析和理解其含义? -
苍供13518598242…… 相关常用于判断两个之间的相似性,自相关的峰值常用来检测数据通信中的同步头的位置或用于判断两者之间的间距,比如回波信号的时刻等等.
苍供13518598242…… 直接看结果的DW值判断是否存在一阶自相关,你发的这个图是判断时间序列的稳定性的,从图上来看是一组稳定的时间序列.
@干邵5202：自相关与偏自相关的概念 -
苍供13518598242…… 1. 所谓自相关是指序列与其自身经过某些阶数滞后形成的序列之间存在某种程度的相关性.对自相关的测度往往采用自协方差函数和自相关函数. 2. 偏自相关函数是在其他序列给定情况下的两序列条件相关性的度量函数.
@干邵5202：序列相关性的介绍 -
苍供13518598242…… 序列相关性,在计量经济学中指对于不同的样本值,随机干扰之间不再是完全相互独立的,而是存在某种相关性.又称自相关(autocorrelation),是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系.在回归模型的古典假定中是假设随机误差项是无自相关的,即在不同观测点之间是不相关的.如果该假定不能满足,就称与存在自相关,即不同观测点上的误差项彼此相关.自相关的程度可用自相关系数去表示,根据自相关系数的符号可以判断自相关的状态,如果<0,则ut与ut-1为负相关;如果>0,则ut与ut-1为正关;如果= 0,则ut与ut-1不相关.
@干邵5202：Eviews自相关图怎么看 -
苍供13518598242…… 那在哪下期落入虚线内,就是几阶 自相关图在三期的时候落入虚线内,就是三阶自相关
@干邵5202：您好 请问这个自相关图怎么看呢 有没有相关性呢 Q统计量符合 但是不知道怎么算自相关系数显著不为0还是为0 -
苍供13518598242…… 你这个如果是在拟合完方程之后选择Q-statistic输出的残差Q统计量的话恭喜你,模型拟合效果非常好,因为Q统计量的p值很大,不能拒绝原假设H.(残差不相关),所以也就是残差满足白噪声的假定,那么模型就很好了. 提醒一点,如果是直接选择resid一列在测试序列相关出来的结果和这个不一样.
@干邵5202：计量经济学中的自相关指什么啊?
苍供13518598242…… 自相关指的是被解释变量与其自身前期滞后的相关性.在计量中,通常用随机干扰项的自相关来衡量,即u(t)=a*u(t-1)
@干邵5202：帮忙分析下eviews中的自相关图 -
苍供13518598242…… 第一列 一阶截尾,q=1 第二列 二阶截尾,p=2 平稳性:在序列中,view——unit root test——可以检查原序列、一阶序列;貌似只有差分平稳后才可以建立ARIMA,就是你p,q中间的1表示1阶差分吧 若你的图是一阶差分的,那么建立方程LS D(X) C AR(2) MA(1),试试 在方程窗口,view——residual test ——Q检验和LM自相关检验,至于P值判断可以搜一下检验的原假设,你设定一个显著性水平,如0.05,P<0.05,拒绝原假设. 外行,参考
@干邵5202：eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
苍供13518598242…… 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
@干邵5202：求解释EVIEWS中的自相关、偏自相关图 -
苍供13518598242…… prob值都小于0.05说明这是一个纯随机序列 对其进行序列分析和预测是没有意义的 就无所谓平稳和不平稳了
@干邵5202：信号处理:自相关的结果如何分析和理解其含义? -
苍供13518598242…… 相关常用于判断两个之间的相似性,自相关的峰值常用来检测数据通信中的同步头的位置或用于判断两者之间的间距,比如回波信号的时刻等等.
