VAR模型用原序列还是差分后的序列

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/17 15:45:37
VAR模型用原序列还是差分后的序列
请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定?

滞后阶数越大,自由度就越小.一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数.如果AIC和SC并不是同时取值最小,采用LR检验进行取舍.如果时序数据样本容量小,这时AIC和SC准则可能需要谨慎,还是需要根据

求关于VAR向量自回归模型的中文书吗?

《计量经济学》书籍作者:孙敬水、图书出版社:清华大学出版社《应用计量经济学:时间序列分析(第二版)》,书籍作者:(美)恩德斯(Enders,W.) 著,杜江,谢志超 译,图书出版社:高等教育出版社这两

ADF检验和VAR模型使用的是原始数据后还需要取对数吗?

这个取不取对数关系并不大因为原始数据是一阶同阶单整的,所以你只需要将原始数据进行一阶差分变换成平稳的序列,就可以建立VAR模型.如果是经济数据,那么差分后应该注意其经济意义取对数只是为了消除原始数据中

根据garch(1,1)模型写出条件方差方程后怎样计算VAR,用的是t分布,自由度为5.410410,这个分位数怎么算

garch求的是时变的波动率西格玛,你这个时变得西格玛带入到Var的计算公式里面求出来VaR就可以了!分布的选取看你的这组数据服从的分布,通常用正态分布,但是有尖峰厚尾的时候可以用一些后尾分布代替,如

VAR模型是不是随机性的时间序列模型

VAR性质和AR一样,无非变量是向量了

VAR模型分析中遇到的一些问题,与granger也相关!

1.NullHypothesis:F-StatisticProbability结论△LNREERdoesnotGrangerCause△LNEX6.063050.00366拒绝△LNEXdoesnot

eviews运用用这些数据做单位根检验、协整分析、格兰杰因果、建立var模型、脉冲、方差分解.乱七八糟的,

我可以帮你做时间序列的平稳性检验,协整分析,格兰杰检验和误差修正模型.

怎么用Eviews确定VAR模型中的滞后期

先做VAR模型然后做VAR滞后阶数判断根据likehood、BIC、AIC综合选择最优滞后期

用eviews对VAR模型滞后期判定中的问题

里面是让你填写内生变量的滞后阶数.在VAR中通常一个方程的被解释变量(及其滞后项)在另一个方程中是解释变量,这就涉及到一个滞后阶数的问题.因为滞后阶数越多,需要估计的参数就越多,这就影响到自由度.滞后

VAR模型即向量自回归模型,一定在平稳的时间序列上才能建立吗?

时间序列必须平稳才能做后续分析否则建模就没有意义了再问:那么请问你知道向量自回归模型有何不足之处吗?它的缺漏在哪里?再答:没有考虑当期的影响。。。

方差是var(X) 还是var(Xi)

var(X)再问:中心极限定理中的var(Xi)=方差的平方是什么意思再答:var(Xi)是样本的平方差var(X)是总体的平方差

eviews ARIMA模型预测原序列置信区间的计算

手工算太麻烦,而且容易出错,其实你在建模是应该用d(x),不需要再定义dx=d(x),利用后者建模作为被解释变量则模型的预测就只针对一阶差分的序列而不是原序列预测.利用前者建模作为被解释变量则模型的预

建立VAR模型 进行协整检验 格兰杰检验 VEC模型 脉冲响应函数 方差分解的先后顺序

1,原始数据不平稳,不能建立VAR模型,只能建立VEC模型.2,运用VAR模型或者VEC模型,一般都要做格兰杰检验,不然得不出有效的实证分析信息.3,顺序:单位根-平稳-VAR-格兰杰;单位根-不平稳

怎样用向量自回归模型(VAR)分析汇率与贸易之间的关系?

先做ADF检验,检验变量稳定性,然后建立协整模型,或者运用脉冲响应和方差分解.再问:汇率t=α1*汇率t-1+α2*贸易收支t-1+e1t贸易收支t=β1*汇率t-1+β2*贸易收支t-1+e2t上面

在VAR建立模型中,原序列非平稳,二阶差分平稳后,建立VAR模型是用原序列,还是二阶的平稳序列.

VAR需要平稳序列.如果想用不平稳的原序列的话可以考虑误差修正模型(ECM).误差修正模型是有约束的VAR你可以理解为升级版的VAR(所以不平稳才能使用)再问:但是,在好多文献中,看到非平稳的序列也建

在econometrics中,怎么估计不同阶数VAR(向量自回归)模型呀?我的一个想法是用vgxvarx,但是输入中的s

模型类型与你研究的问题和你在理论上估计的结果有关当然你也可以多试几个模型看看那个结果最好阶数,应该就是lags滞后阶数,这个也是与数据有关,选择方法有几种.我知道的是按AIC和BIC标准选.可以用MA

我需要证明下面的这两组数据具有负相关性,而且具有必要的因果关系,用Eviews VAR模型

用2个序列的差分序列,线性回归,可通过显著性检验.不过,这时是增量之间的因果关系,现实背景解释起来比较麻烦.另外还尝试:协整检验通过后,建立误差修正模型,这反映的也是因果关系,但是其显著性比较危险.再