自相关检验eviews命令
@杭卿813：用eviews如何检验自相关 -
宿环14792384451…… views里面做
@杭卿813：怎么用EVIEWS解决自相关问题啊?
宿环14792384451…… 消除自相关在EVIEWS中可以用AR(P),MA(P)来进行,也就是说,在回归时加入AR(P)或MA(P),至于P取几阶,可以不断尝试,去一个DW值好的.具体的模型是: 在命令窗口输入: IS X C GDP AR(1)或者IS X C GDP MA(1) 根据自相关的情况不同,可以选择AR模型或者MA模型进行消除,阶数自己定.
@杭卿813：在eviews回归分析中Durbin - Watson stat,是检验是否存在自相关?那多少才存在自相关的?结果又有什么作用 - 作业帮
宿环14792384451…… [答案] 1.5-2.5之间的话一般不存在自相关
@杭卿813：eviews中做自相关系数和偏自相关系数函数的具体步骤是怎样的? -
宿环14792384451…… workfile中点开你需要观测的序列窗口,左上侧view-correlogram-OK,得到自相关和偏相关
@杭卿813：误差修正模型存在自相关怎么办,残差检验已经通过了哎,求eviews图解…… -
宿环14792384451…… 你尝试这在后面加AR或者MA来减小 自相关没有.先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数. 或者做unit root test来确定数据的稳定性 万一inverted AR root=1 的话就用ARIMA.希望这个能对你有用 加上 ARMA;UNIT ROOT test 图是 inverted AR root在单位圆的情况 有点在单位圆上就是说 unit root存在 换ARIMA. 表是DICKY 的test. Null Hypothesis是数据存在unit root.P值大的话就是无法拒绝有unit root的事实 希望能帮助到你
@杭卿813：求助,怎样在Eviews中作出样本的自相关 -
宿环14792384451…… view里面直接可以做的
@杭卿813：eviews通过自相关图和单位根检验怎么判断一组数据是来自自回归还是滑动平均? -
宿环14792384451…… 如果自相关系数拖尾,偏自相关系数截尾,则为自回归 如果自相关系数截尾,偏自相关系数拖尾,则为自滑动平均 单位根是检验平稳性
@杭卿813：eviews 怎么进行平稳性检验,协整检验,还有GRANGER因果检验,操作步骤?SPSS的可以么? -
宿环14792384451…… 应用时间序列分析么? 首先先做一个时序图,得出你这个序列他是不平稳的,同时,自相关和偏相关检验,可以看到有拖尾现象,直观判断数据不平稳,有着严重的自相关性.因此建立模型之前,必须对序列进行平稳化处理.一般,我们用差分...
@杭卿813：帮忙分析下eviews中的自相关图 -
宿环14792384451…… 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
@杭卿813：eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
宿环14792384451…… 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
宿环14792384451…… views里面做
@杭卿813：怎么用EVIEWS解决自相关问题啊?
宿环14792384451…… 消除自相关在EVIEWS中可以用AR(P),MA(P)来进行,也就是说,在回归时加入AR(P)或MA(P),至于P取几阶,可以不断尝试,去一个DW值好的.具体的模型是: 在命令窗口输入: IS X C GDP AR(1)或者IS X C GDP MA(1) 根据自相关的情况不同,可以选择AR模型或者MA模型进行消除,阶数自己定.
@杭卿813：在eviews回归分析中Durbin - Watson stat,是检验是否存在自相关?那多少才存在自相关的?结果又有什么作用 - 作业帮
宿环14792384451…… [答案] 1.5-2.5之间的话一般不存在自相关
@杭卿813：eviews中做自相关系数和偏自相关系数函数的具体步骤是怎样的? -
宿环14792384451…… workfile中点开你需要观测的序列窗口,左上侧view-correlogram-OK,得到自相关和偏相关
@杭卿813：误差修正模型存在自相关怎么办,残差检验已经通过了哎,求eviews图解…… -
宿环14792384451…… 你尝试这在后面加AR或者MA来减小 自相关没有.先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数. 或者做unit root test来确定数据的稳定性 万一inverted AR root=1 的话就用ARIMA.希望这个能对你有用 加上 ARMA;UNIT ROOT test 图是 inverted AR root在单位圆的情况 有点在单位圆上就是说 unit root存在 换ARIMA. 表是DICKY 的test. Null Hypothesis是数据存在unit root.P值大的话就是无法拒绝有unit root的事实 希望能帮助到你
@杭卿813：求助,怎样在Eviews中作出样本的自相关 -
宿环14792384451…… view里面直接可以做的
@杭卿813：eviews通过自相关图和单位根检验怎么判断一组数据是来自自回归还是滑动平均? -
宿环14792384451…… 如果自相关系数拖尾,偏自相关系数截尾,则为自回归 如果自相关系数截尾,偏自相关系数拖尾,则为自滑动平均 单位根是检验平稳性
@杭卿813：eviews 怎么进行平稳性检验,协整检验,还有GRANGER因果检验,操作步骤?SPSS的可以么? -
宿环14792384451…… 应用时间序列分析么? 首先先做一个时序图,得出你这个序列他是不平稳的,同时,自相关和偏相关检验,可以看到有拖尾现象,直观判断数据不平稳,有着严重的自相关性.因此建立模型之前,必须对序列进行平稳化处理.一般,我们用差分...
@杭卿813：帮忙分析下eviews中的自相关图 -
宿环14792384451…… 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
@杭卿813：eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
宿环14792384451…… 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
