-
2020-12-19 07:50:40
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
在索洛模型中经济增长有哪几个变量
索洛模型解释了资本形成对经济增长的影响,没有解释技术进步和人力资本的作用.经济增长可用总量的增长率度量,更合理的是用生产率即劳均产出衡量.稳态时劳均产出由以下几个变量决定.A全要素生产率,越高生产率越
VAR向量自回归模型与在险价值VaR一样吗
你这问题,好无语,你自己都知道含义,为什么还问呢?按照名字说意思,如果给你讲的话,我只能告诉你大概的意思,不能说的很详细,可以具体给你推荐两本书,自己去看就好.向量自回归是统计学中,时间序列的一种变形
spss单变量线性模型求解释
df为自由度,F为检验统计量(F值),方差分析的统计量.
向量自回归VAR 模型可以有几个变量?
这个不好说,要是你的数据比较长,滞后阶数也不大的话,放入的内生变量可多一点.一般不超过5个.再问:数据只有15个是把一些作为外生的么?再答:直接去掉或或看成外生,看结果而定。数据15个,估计多半还是去
javascript 中定义变量var r = [{x:10,y:9},{x:10,y:8}],
详细一点就是存放json格式数据的数组,可以通过下面的格式访问r[0].x=10,r[1].y=8,
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
格兰杰因果检验和向量自回归(VAR)模型问题
逻辑思路好像有问题.VAR模型建立之后,再用granger因果部分检验其合理性.而VAR模型的建立(即滞后阶数的选取),不是依据granger因果关系是否成立的.对于VAR模型,一般不选择外生变量.因
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
如何用Eviews做VAR模型滞后结构检验
有数据和参考论文没有有的话发到luguoda9you@sina.com可以很快帮你搞定
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模型中通不过格兰杰因果检验数据能做模型吗?
这个关系不大和你滞后阶数的设置有问题你可以把数据和参考论文发给我看看邮箱看我个人资料哈
SPSS 单变量线性模型结果
文章和标记有作用,两者不存在交互作用谢谢,有需要数据分析,联系我
无功功率单位--var是哪几个单词的缩写
有var这个单词,并不是缩写.var[va:(r)]n.[电]乏,无功伏安(无功功率单位)
回归模型中引入变量的一般原则是什么?
(1)如果模型中包含截距项,则一个质变量有m种特征,只需引入(m-1)个虚拟变量.(2)如果模型中不包含截距项,则一个质变量有m种特征,需引入m个虚拟变量.
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
更多相关内容 -
1 、 表 1 给出三变量模型的回归结果。 表 1 方差来源 平方和 (SS) 自由度 (d.f.) 平方和的均值 (MSS) 来自...
2021-01-27 20:00:10【名词解释】属性【填空题】事务具有4...【计算题】1 、 表 1 给出三变量模型的回归结果。 表 1 方差来源 平方和 (SS) 自由度 (d.f.) 平方和的均值 (MSS) 来自回归 (ESS) 来自残差 (RSS) 来自总离差 (TSS) 65965 - ...【名词解释】属性
【填空题】事务具有4项特性__、__、__、__
【计算题】3.已知模型:
【单选题】数据库系统中可能发生的故障不包括?
【计算题】1 、 表 1 给出三变量模型的回归结果。 表 1 方差来源 平方和 (SS) 自由度 (d.f.) 平方和的均值 (MSS) 来自回归 (ESS) 来自残差 (RSS) 来自总离差 (TSS) 65965 - - - - - 66042 14 (1) 求样本容量 n ,残差平方和 RSS ,回归平方和 ESS 及残差平方和 RSS 的自由度。 (2) 。 (3) 检验假设: 对Y 无影响。应采用什么假设检验 ? 为什么 ? (4) 根据以上信息,你能否确定 各自对 Y 的影响 ?
【填空题】建立冗余数据最常用的技术是数据__和登记__
【单选题】不包含在任何候选码中的属性称为()
【简答题】数据由DBMS统一管理和控制,是指什么?
【单选题】下面那个不是日志文件中需要登记的内容:
【判断题】介质故障称为软故障
【计算题】2 、 杜宾 h 统计量:对于如下形式的自回归模型: ,由于某些解释变量是被解释变量的滞后变量,杜宾一沃森 d 统计量不再适用。为此,杜宾建议使用 h 统计量: 其中 n= 样本大小 杜宾证明在样本容量较大,且零假设( null hypothesis ) 成立情况下, h 统计量服从标准正态分布: h~N ( 0 , 1 )。现在考虑如下的货币需求函数( 1948-1965 ) 其中 M= 实际货币量 R= 长期利息率 请计算 h 统计量并检验是否存在一阶自相关。
【名词解释】概念模型
【填空题】事务具有哪四个特性
【填空题】故障得种类分为事务内部得故障、 、
【简答题】数据库管理系统的功能
【填空题】COMMIT表示——,ROLLBACK表示——
【简答题】试述数据库系统的特点。
【单选题】破坏性最大的故障是()
【计算题】4 、 设某饮料的需求 Y 依赖于收入 X 的变化外,还受: 1“地区”(农村、城市)因素影响其截距水平; 2“季节”(春、夏、秋、冬)因素影响其截距和斜率。 试分析确定该种饮料需求的线性回归模型。
【名词解释】数据库
【填空题】建立冗余数据最常用的技术是_、_
【单选题】一个事务的执行,要么全部完成,要么全部不做,一个事务中对数据库的所有操作都是一个不可分割的操作序列的属性是__
【单选题】日记记录的内容不包括() A事务标志 B操作的类型 C输入数据 D更新后数据的新值
【判断题】系统故障是硬故障
【单选题】数据转储方法不包括?
【单选题】数据库系统中可能发生的事务故障不包含下列哪一项
【简答题】试述数据模型的三个要素
【单选题】下列不属于数据转储方法的是
【判断题】数据库中任何一部分被破坏或不正确的数据可以根据存储在系统别处的冗余数据来重建。
【名词解释】数据库系统
【填空题】建立冗余数据最常用的技术是 () 和() ;通常在一个数据库系统中,这两种方法是一起使用的。
【判断题】MySql是数据库管理系统
【填空题】事务具有4个特性:()、()、()、()
【判断题】系统故障是指造成系统停止运转的任何事件,使得系统要重新启动,且对数据库造成破坏。
【判断题】事物内部更多的故障是非预期的,是不能由应用程序处理的。
【单选题】系统已完成需要进行()操作
【判断题】事务内部更多的故障是非预期的,是不能由应用程序处理的
【填空题】故障种类分别为()、()、()。
【单选题】事物内部故障时应进行下列哪项恢复操作?
【填空题】建立冗余数据最常用的技术是
【单选题】建立冗余数据最常用的技术是()和登记日志文件
【名词解释】码
【填空题】若关系模式属于第二范式,则其不存在__对码的__函数依赖
【单选题】在SQL语句中,用GRANT/REVOKE语句实现数据库的()。
【单选题】数据库缓冲区(在内存)中的内容都被丢失,运行事务都非正常终止属于什么故障?
【判断题】数据的冗余和数据共享相互对应,冗余低,共享就差
【名词解释】实体
【填空题】事务是一系列的数据库操作, 是数据库应用程序的基本逻辑单元。
【填空题】在SQL语句中提交事务的语句是(),撤销事务的语句是()。
【单选题】事务通常以什么语句结束
-
【运筹学】线性规划数学模型 ( 线性规划三要素 | 一般形式 | 标准形式 | 标准形式转化 | 可行解 | 最优解 |...
2021-03-07 11:10:06一、线性规划模型三要素、 二、线性规划一般形式和标准形式、 三、线性规划普通形式转为标准形式、 1、目标函数、 2、决策变量约束、 3、等式约束方程、 4、总体顺序说明、 5、线性规划标准形式转化案例、 四、线性...文章目录
一、线性规划模型三要素
线性规划数学模型三要素 :
- ( 1 ) 决策变量 : 上述 产品甲乙 的个数 x 1 , x 2 x_1 , x_2 x1,x2 就是决策变量 , 直接关系到利润的多少 ; ( 示例参考 【运筹学】线性规划数学模型 ( 三要素 | 一般形式 | 向量形式 | 矩阵形式 ) II . 线性规划示例 )
- ( 2 ) 目标条件 : 多个决策变量的线性函数 , 通常是求 最大值 或 最小值 问题 ; 上述示例中的 m a x Z = 2 x 1 + 3 x 2 max Z = 2x_1 + 3x_2 maxZ=2x1+3x2 就是目标条件 ;
- ( 3 ) 约束条件 : 一组多个 决策变量 的线性等式 或 不等式 组成 , 如上述 3 ~ 7 的四种设备的使用时间限制 和 决策变量的取值范围 ;
参考博客 : 【运筹学】线性规划数学模型 ( 三要素 | 一般形式 | 向量形式 | 矩阵形式 )
二、线性规划一般形式和标准形式
线性规划一般形式 :
m a x ( m i n ) z = ∑ j = 1 n c j x j { ∑ j = 1 n a i j x j = b i ( i = 1 , 2 ⋯ m ) x j ≥ 0 ( i = 1 , 2 ⋯ n ) \begin{array}{lcl}max (min) z = \sum_{j=1}^{n}c_j x_j\\ \\ \begin{cases} \sum_{j=1}^{n} a_{ij}x_j = b_i & (i = 1 , 2 \cdots m) \\ \\x_j \geq 0 & (i = 1 , 2 \cdots n) \end{cases}\end{array} max(min)z=∑j=1ncjxj⎩⎪⎨⎪⎧∑j=1naijxj=bixj≥0(i=1,2⋯m)(i=1,2⋯n)
线性规划标准形式 :
m a x Z = ∑ j = 1 n c j x j max Z = \sum_{j = 1}^{n} c_j x_j maxZ=j=1∑ncjxj
s . t { ∑ j = 1 n a i j x j = b i i = 1 , 2 , ⋯ , m x j ≥ 0 j = 1 , 2 , ⋯ , n s.t \begin{cases} \sum_{j = 1}^{n} a_{ij} x_j = b_i & i = 1,2,\cdots,m \\ \\ x_j \geq 0 & j= 1, 2,\cdots,n \end{cases} s.t⎩⎪⎨⎪⎧∑j=1naijxj=bixj≥0i=1,2,⋯,mj=1,2,⋯,n
线性规划标准形式特点 :
- 1. 目标函数 : 目标函数都是求最大值 , 如果出现最小值 , 那么将其转为求最大值的形式 ;
- 2. 约束条件 : 约束条件都是等式方程 , 等式右侧的常数项 b i b_i bi 大于等于 0 0 0 ;
- 3. 决策变量 : 决策变量 x j x_j xj 大于等于 0 ;
约定 : 决策变量个数为 n n n 个 , 约束条件不等式个数为 m m m 个 , 约束条件不等式的系数为一个 m × n m \times n m×n 矩阵 , m m m 行 n n n 列的矩阵 ;
三、线性规划普通形式转为标准形式
参考博客 : 【运筹学】线性规划数学模型标准形式 ( 标准形式 | 目标函数转化 | 决策变量转化 | 约束方程转化 | 固定转化顺序 | 标准形式转化实例 ) ★★
1、目标函数
目标函数 转换 : 求 极小值 转为 求 极大值 ;
如果目标函数是
m i n W = ∑ c j x j \rm min W = \sum c_j x_j minW=∑cjxj
可以将目标函数乘以 − 1 -1 −1 ,
− m i n W = − ∑ c j x j \rm - min W = -\sum c_j x_j −minW=−∑cjxj
W W W 是大于 0 0 0 的数 , W W W 的最小值时 , − W -W −W 是最大值 , W W W 是最大值时 , − W -W −W 是最小值 , 这里令 Z = − W Z = -W Z=−W , 可以得到
m a x Z = − m i n W = − ∑ c j x j \rm max Z = -minW = -\sum c_j x_j maxZ=−minW=−∑cjxj
2、决策变量约束
1 . 针对没有约束的变量
无约束变量 转换 : 所有的决策变量必须 ≥ 0 \geq 0 ≥0
如果某个决策变量 x j x_j xj 没有任何约束 , 在标准形式中 , 所有的决策变量必须都大于等于 0 ;
这里令 x j = x j ′ − x j ′ ′ x_j = x_j' - x_j'' xj=xj′−xj′′ , 其中 x j ′ ≥ 0 x_j' \geq 0 xj′≥0 , x j ′ ′ ≥ 0 x_j'' \geq 0 xj′′≥0
2 . 针对小于等于 0 0 0 的变量
如果出现 变量约束 x j ≤ 0 x_j \leq 0 xj≤0 , 需要将该变量约束转为大于等于 0 ( ≥ 0 \geq 0 ≥0 ) 的情况 ;
当前 x j ≤ 0 x_j \leq 0 xj≤0 , 令 x j ′ = − x j x_j' = -x_j xj′=−xj , 此时 x j ′ ≥ 0 x_j' \geq 0 xj′≥0 ;
3、等式约束方程
约束方程 转换 : 在线性规划中 , 约束方程都是等式 , 需要将不等式 ( ≤ \leq ≤ , ≥ \geq ≥ ) 转为 等式 ( = = = ) ;
1. 针对小于等于的不等式 :
∑ a i j x j ≤ b i \sum a_{ij} x_j \leq b_i ∑aijxj≤bi
等式左边比右边小 , 左侧加上一个 变量 x n + i x_{n+i} xn+i 与右侧相等 ;
∑ a i j x j + x n i = b i \sum a_{ij} x_j + x_{ni} = b_i ∑aijxj+xni=bi
这个 x n + i x_{n+i} xn+i 称为松弛变量 ;
2. 针对大于等于的不等式 :
∑ a i j x j ≥ b i \sum a_{ij} x_j \geq b_i ∑aijxj≥bi
等式左边比右边小 , 左侧加上一个 变量 x n + i x_{n+i} xn+i 与右侧相等 ;
∑ a i j x j − x n i = b i \sum a_{ij} x_j - x_{ni} = b_i ∑aijxj−xni=bi
这个 x n + i x_{n+i} xn+i 称为剩余变量 ;
4、总体顺序说明
① 先处理变量没有约束的问题 , 需要用两个 ≥ 0 \geq 0 ≥0 的变量替换原来的变量 ;
这里特别注意 , 之后处理 约束方程 , 每个步骤都要讲该变量替换掉 ;
该步骤优先级最高 ;② 在处理约束方程 , 如果是 ≤ \leq ≤ 不等式 , 需要在不等式左侧加入松弛变量 , 将不等式转为等式 ; 如果是 ≥ \geq ≥ 不等式 , 不等式左侧需要减去一个 剩余变量 , 将不等式转为等式 ;
该处理过程会增加新的变量 , 如松弛变量或剩余变量 , 优先级 低于 处理没有变量约束 的问题 ;
③ 约束方程等式右侧常数必须大于 0 0 0 , 如果右侧的常数小于 0 0 0 , 在等式左右两侧都乘以 − 1 -1 −1 ;
④ 先将之前 替换 或 新增的变量加入到目标函数中 , 在处理最大值最小值的问题 , 如果目标函数求最大值 , 什么都不用做 , 如果目标函数求最小值 , 需要将 求最小值的目标函数转为求最大值的目标函数 , 两边乘以 − 1 -1 −1 ;
目标函数需要将之前所有的变量都总结到一起 , 上述两个步骤都会增加新的变量 , 因此转换目标函数的工作放在最后 ;
自下而上 : 变量约束都大于等于 0 0 0 , 约束不等式转等式 , 约束方程右侧大于 0 0 0 , 目标函数必须求最大值 ;
5、线性规划标准形式转化案例
下面是线性规划问题模型 , 将其转化为标准形式 :
m i n W = − 2 x 1 + x 2 + 3 x 3 { 5 x 1 + x 2 + x 3 ≤ 7 x 1 − x 2 − 4 x 3 ≥ 2 − 3 x 1 + x 2 + 2 x 3 = − 5 x 1 ≥ 0 , x 2 ≥ 0 , x 3 无 约 束 \begin{array}{lcl}min W = -2x_1 + x_2 + 3x_3 \\ \\ \\ \begin{cases} 5x_1 + x_2 + x_3 \leq 7 \\ \\ x_1 - x_2 - 4x_3 \geq 2 \\ \\ -3x_1 + x_2 + 2x_3 = -5 \\ \\ x_1 \geq 0 , x_2 \geq 0 , x_3 无约束 \end{cases} \end{array} minW=−2x1+x2+3x3⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧5x1+x2+x3≤7x1−x2−4x3≥2−3x1+x2+2x3=−5x1≥0,x2≥0,x3无约束
1. 处理变量无约束的问题 ( 变量必须大于 0 )
处理决策变量 x 3 x_3 x3 无约束的问题 , 在标准形式中 , 所有的变量必须都 ≥ 0 \geq 0 ≥0 ;
这里使用 x 3 ′ − x 3 ′ ′ x_3' - x_3'' x3′−x3′′ 代替 x 3 x_3 x3 , 新增加的两个变量
x 3 ′ , x 3 ′ ′ ≥ 0 x_3' , x_3'' \geq 0 x3′,x3′′≥0注意之后的每个步骤都要考虑 将 x 3 x_3 x3 转为 ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) ( x_3' - x_3'' ) (x3′−x3′′) ;
2. 约束方程 5 x 1 + x 2 + x 3 ≤ 7 5x_1 + x_2 + x_3 \leq 7 5x1+x2+x3≤7 转化 ( 松弛变量 )
该约束条件是 ≤ \leq ≤ 不等式 , 需要在左侧加上 松弛变量 x 4 x_4 x4 , 将 小于等于不等式 转为等式 ;
5 x 1 + x 2 + ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) + x 4 = 7 5x_1 + x_2 + ( x_3' - x_3'' ) + x_4 = 7 5x1+x2+(x3′−x3′′)+x4=7
3. 约束方程 x 1 − x 2 − 4 x 3 ≥ 2 x_1 - x_2 - 4x_3 \geq 2 x1−x2−4x3≥2 转化 ( 剩余变量 )
该约束条件是 ≥ \geq ≥ 不等式 , 需要在左侧减去 剩余变量 x 5 x_5 x5 , 将 大于等于不等式 转为等式 ;
x 1 − x 2 − 4 ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) − x 5 = 2 x_1 - x_2 - 4( x_3' - x_3'' ) - x_5 = 2 x1−x2−4(x3′−x3′′)−x5=2
4. 约束方程 − 3 x 1 + x 2 + 2 x 3 = − 5 -3x_1 + x_2 + 2x_3 = -5 −3x1+x2+2x3=−5 转化 ( 右侧常数转正数 )
该式子是等式 , 但是右侧常数小于 0 0 0 , 这里需要将右侧的常数转化为正数 , 在方程两边乘以 − 1 -1 −1 ;
原 式 : − 3 x 1 + x 2 + 2 x 3 = − 5 两 边 乘 以 − 1 : ( − 1 ) × ( − 3 x 1 + x 2 + 2 x 3 ) = ( − 1 ) × ( − 5 ) 最 终 结 果 : 3 x 1 − x 2 − 2 ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) = 5 \begin{array}{lcl}\\ 原式 : & -3x_1 + x_2 + 2x_3 = -5 \\ \\ 两边乘以 -1 : & (-1) \times ( -3x_1 + x_2 + 2x_3 ) = (-1) \times ( -5 ) \\ \\ 最终结果 : & 3x_1 - x_2 - 2( x_3' - x_3'' ) = 5 \end{array} 原式:两边乘以−1:最终结果:−3x1+x2+2x3=−5(−1)×(−3x1+x2+2x3)=(−1)×(−5)3x1−x2−2(x3′−x3′′)=5
5. 目标函数转化
转化顺序说明 : 在处理上述转化时 , 需要加入新的变量 , 如 无约束的变量需要增加两个变量 , 约束方程的 松弛变量 和 剩余变量 , 因此目标函数最后转化 ;
( 1 ) 将新增的变量加入
原目标函数为 :
m i n W = − 2 x 1 + x 2 + 3 ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) min W = -2x_1 + x_2 + 3( x_3' - x_3'' ) minW=−2x1+x2+3(x3′−x3′′)
新增的变量 :- ① 之前 x 3 x_3 x3 没有约束变量 , 使用 x 3 ′ , x 3 ′ ′ x_3' , x_3'' x3′,x3′′ 代替 ;
- ② 处理 ≤ \leq ≤ 不等式时 , 加入了 x 4 x_4 x4 松弛变量 ;
- ③ 处理 ≥ \geq ≥ 不等式时 , 加入了 x 5 x_5 x5 剩余变量 ;
此时加入 新增变量 后的 目标函数 为 :
m i n W = − 2 x 1 + x 2 + 3 ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) + 0 x 4 + 0 x 5 min W = -2x_1 + x_2 + 3 ( x_3' - x_3'' ) + 0x_4 + 0x_5 minW=−2x1+x2+3(x3′−x3′′)+0x4+0x5
( 2 ) 最小值 转 最大值
标准形式的目标函数是求最大值 , 这里在上面加入变量的结果的基础上 , 两边乘以 − 1 -1 −1 , 得到如下公式 :
m a x Z = 2 x 1 − x 2 − 3 ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) + 0 x 4 + 0 x 5 max Z = 2x_1 - x_2 - 3( x_3' - x_3'' ) + 0x_4 + 0x_5 maxZ=2x1−x2−3(x3′−x3′′)+0x4+0x5
6. 最终结果 :
m a x Z = 2 x 1 − x 2 − 3 ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) + 0 x 4 + 0 x 5 { 5 x 1 + x 2 + ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) + x 4 = 7 x 1 − x 2 − 4 ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) − x 5 = 2 3 x 1 − x 2 − 2 ( x 3 ′ − x 3 ′ ′ ) = 5 x 1 , x 2 , x 3 ′ , x 3 ′ ′ , x 4 , x 5 ≥ 0 \begin{array}{lcl} max Z = 2x_1 - x_2 - 3( x_3' - x_3'' ) + 0x_4 + 0x_5 \\ \\ \\ \begin{cases} 5x_1 + x_2 + ( x_3' - x_3'' ) + x_4 = 7 \\ \\ x_1 - x_2 - 4( x_3' - x_3'' ) - x_5 = 2 \\ \\ 3x_1 - x_2 - 2( x_3' - x_3'' ) = 5 \\ \\ x_1 , x_2 , x_3' , x_3'', x_4 , x_5 \geq 0 \end{cases} \end{array} maxZ=2x1−x2−3(x3′−x3′′)+0x4+0x5⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧5x1+x2+(x3′−x3′′)+x4=7x1−x2−4(x3′−x3′′)−x5=23x1−x2−2(x3′−x3′′)=5x1,x2,x3′,x3′′,x4,x5≥0
参考博客 : 【运筹学】线性规划数学模型标准形式 ( 标准形式 | 目标函数转化 | 决策变量转化 | 约束方程转化 | 固定转化顺序 | 标准形式转化实例 ) ★★
四、线性规划解、可行解、最优解
线性规划标准形式如下 :
m a x Z = ∑ j = 1 n c j x j s . t { ∑ j = 1 n a i j x j = b i i = 1 , 2 , ⋯ , m x j ≥ 0 j = 1 , 2 , ⋯ , n \begin{array}{lcl}max Z = \sum_{j = 1}^{n} c_j x_j\\\\ s.t \begin{cases} \sum_{j = 1}^{n} a_{ij} x_j = b_i & i = 1,2,\cdots,m \\ \\ x_j \geq 0 & j= 1, 2,\cdots,n \end{cases}\end{array} maxZ=∑j=1ncjxjs.t⎩⎪⎨⎪⎧∑j=1naijxj=bixj≥0i=1,2,⋯,mj=1,2,⋯,n
可行解 : 满足约束条件的解 , 称为可行解 ;
可行域 : 所有的可行解组成的集合 , 称为可行域 ;
最优解 : 使目标函数达到最大值的可行解 , 称为最优解 ;
线性规划求解就是在 可行解 中找出一个 最优解 ;
将线性规划转化为标准形式 , 就可以使用求解方程组的方法 , 求解线性规划的可行解 ;
五、线性规划 基、基向量、基变量、非基变量
A A A 矩阵是 m × n m \times n m×n 维的矩阵 , m m m 行 , n n n 列 , 线性规划中 , 有 n n n 个变量 , m m m 个等式 ;
矩阵 A A A 的秩是 m m m , 即等式个数 ;
矩阵 A A A 中肯定能找到一个可逆的方阵 , 矩阵 B B B ;
矩阵 B B B 是矩阵 A A A 中的满秩子矩阵 , 则称该 矩阵 B B B 是线性规划问题的一个 基 ;
P 1 x 1 + P 2 x 2 + P 3 x 3 = b P_1x_1 + P_2 x_2 + P_3x_3 = b P1x1+P2x2+P3x3=b
上述示例中的 ( P 1 P 2 ) \bigl( \ P_1 \ P_2 \ \bigr) ( P1 P2 ) 就是线性规划中的基 ;
( P 1 P 2 ) \bigl( \ P_1 \ P_2 \ \bigr) ( P1 P2 ) , ( P 1 P 3 ) \bigl( \ P_1 \ P_3 \ \bigr) ( P1 P3 ) , ( P 2 P 3 ) \bigl( \ P_2 \ P_3 \ \bigr) ( P2 P3 ) 都是线性规划的基 ;
基向量 : 上述 基矩阵 中的 P 1 , P 2 , P 3 P_1 , P_2 , P_3 P1,P2,P3 列向量 , 称为 基向量 ;
基变量 : 与基向量相乘的 x 1 , x 2 , x 3 x_1 , x_2, x_3 x1,x2,x3 变量 , 称为 基变量 ;
非基变量 : 基变量之外的其它变量 , 称为非基变量 ;
-
《计量经济学》学习笔记之虚拟变量及滞后变量模型
2020-03-23 16:29:33文章目录导航经典单方程计量 经济学模型:专门问题5.1虚拟变量模型一、虚拟变量的引入二、虚拟变量的设置原则5.2滞后变量模型一、滞后变量模型二、分布滞后模型的参数估计三、自回归模型的参数估计四、格兰杰因果...导航
上一章:放款基本假定的模型
文章目录
经典单方程计量 经济学模型:专门问题
5.1虚拟变量模型
●根据因素的属性类型,构造只取 “0”或“1”的人工变量。通常称为虚拟变量,且记为D。
●一般地,在虚拟变量的设置中,基础类型和肯定类型取值为1,比较类型和否定类型取值为0。同时含有一般解释变量与虚拟变量的模型称为虚拟变量模型。一、虚拟变量的引入
●虚拟变量作为解释变量引入模型有两种基本方式:
①加法方式
②乘法方式二、虚拟变量的设置原则
●虚拟变量的个数须按以下原则确定:
定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别数少1,即如果定性变量有m个类别,就在模型中引入m-1个虚拟变量。5.2滞后变量模型
●某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响,而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。通常把这种过去时期的具有滞后作用的变量叫做滞后变量,含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。
一、滞后变量模型
●同样地,被解释变量当前的变化也可能受其自身过去水平的影响,这种被解释变量受到自身或另一解释变量的前几期值影响的现象称为滞后效应,表示前几期值的变量称为滞后变量。
●滞后效应产生的原因:
①心理原因
②技术原因
③制度原因●滞后变量模型的一般形式为:
其中,q,s为滞后时间间隔,Yt-q为被解释变量Y的第q期滞后,Xt-s为解释变量X的第s期滞后。由于模型既含有Y对自身滞后变量的回归,还包括着解释变量X分布在不同时期的滞后变量,因此一般称为自回归分布滞后模型。若滞后期长度有限,称模型为有限自回归分布滞后模型:若滞后期长度无限,则称模型为无限自回归分布滞后模型。
①分布滞后模型
如果滞后变量模型中没有滞后被解释变量,仅有解释变量X的当期值及其若干期的滞后值,称为分布滞后模型。分布滞后模型的一般形式为:
分布滞后模型的各系数体现了解释变量的当期值和各期滞后值对被解释变
量的不同影响程度,因此也称为乘数。β0称为短期或即期乘数,表示本期X变化一个单位对Y平均值的影响程度。βi (i=1,2,3,⋯s)称为动态乘数或延迟系数,表示各滞后期X的变动对Y平均值影响的大小。∑si=0 βi 则称为长期或均衡乘数,表示X变动一个单位,由于滞后效应而形成的对Y平均值总影响的大小。②自回归模型
如果滞后变量模型中的解释变量仅包含X的当期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值,则称为自回归模型。自回归模型的一般形式为:
其中,滞后期长度q也称为自回归模型的阶数.
二、分布滞后模型的参数估计
●对于有限期的分布滞后模型,普通最小二乘回归也会遇到如下问题:
①没有先验准则确定滞后期长度
②如果滞后期较长,将缺乏足够的自由度进行统计检验
③同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关,即模型存在高度的多重共线性。●分布滞后模型的修正估计方法思想:都是通过对各滞后变量加权,组成线性合成变量而有目的地减少滞后变量的数目,以缓解多重共线性,保证自由度。
●修正方法:
①经验加权法对于有限期分布滞后模型,往往根据实际问题的特点,以及人们的经验给各滞后变量指定权数,并按权数构成各滞后变量的线性组合,形成新的变量,再讲行估计。
权数的类型有以下三类:
①递减型
②矩形
③倒V型②阿尔蒙(Almon)多项式法
该方法的主要思想仍是针对有限滞后期模型,通过阿尔蒙变换,定义新变量,以减少解释变量个数,然后用普通最小二乘法估计参数。
主要步骤如下:
由于m<s,可以认为原模型存在的自由度不足和多重共线性问题已得到改善。需注意的是,在实际估计中,阿尔蒙多项式的阶数m一般取2或3,不超过4,否则达不到减少变量个数的目的。
③科伊克(Koyck)方法
科伊克模型有两个特点:
①以个滞后被解释变量Yt-1代替了大量的滞后解释变量Xt-i,最大限度地节省了自由度,解决了滞后期长度s难以确定的问题
②由于滞后一期的被解释变量Yt-1与Xt的线性相关程度肯定可以小于X的各期滞后值之间的相关程度,从而缓解了多重共线性。但科伊克变换同时也产生了两个新问题:
①模型存在随机干扰项vt的一阶自相关性
②滞后被解释变量Yt-1与随机干扰项vt不独立,即Cov(Yt-1, vt)≠0.三、自回归模型的参数估计
●许多滞后变量模型都可以转化为自回归模型,自回归模型是经济生活中吏常见的模型。
●自回归模型的构造:
①自适应预期模型
②局部调整模型●自回归模型的参数估计:
①工具变量法
②普通最小二乘法四、格兰杰因果检验
●当两个变量间在时间上有先导-滞后关系时,能否从统计上考察这种关系是单向的还是双向的呢?即主要是一个变量过去的行为在影响另一个变量的当前行为,还是双方的过去行为在相互影响着对方的当前行为?格兰杰(Granger)提出了个简单的检验程序,习惯上称为格兰杰因果关系检验。
●对两变量X与Y,格兰杰因果关系检验要求估计以下回归:
可能存在有4种检验结果:
格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。如针对假设:【X并不是Y的格兰杰原因】,即针对(5.2.30)式中X滞后项前的参数整体为零的假设,分别做包含与不包含X滞后项的回归,记前者的残差平方和为RSSU.后者的残差平方和为RSSR,再计算F统计量:
式中,m为X的滞后项的个数,n为样本容量,k为包含可能存在的常数项及
其他变量在内的无约束回归模型的待估参数的个数。如果计算的F值大于给定显著性水平α下F分布的相应的临界值Fα (m,n-k),则拒绝原假设,认为X是Y的格兰杰原因。
●需要指出的是,格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感,不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。因此,一般而言,常进行不同滞后期长度的检验,以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。
●需要指出的是,格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感,不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。因此,一般而言,常进行不同滞后期长度的检验,以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。
●由于假设检验的零假设是不存在因果关系,因此严格来说,该检验应该称为格兰杰非因果关系检验。
-
十、模型自变量选择方法
2018-07-18 19:51:22费尔南多的确获得了一个比较好的模型,然而,费尔南多想要获得最好的输入变量集 本文将详细介绍模型选择方法 一、概念 模型选择方法的想法很直观。它回答了以下问题: 如何为最佳模型选择正确的输入变量? 如何... -
虚拟变量在模型中的作用
2019-06-21 11:04:35实际场景中,有很多现象不能单纯的进行定量描述,只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述,这种情况下就需要引入虚拟变量。例如即将到来的女生节,每年的这个时候毛绒玩具的销量都会上升,说明女生节对... -
TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现根据三个自变量预测一个因变量的回归问题
2018-11-27 03:13:49TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现根据三个自变量预测一个因变量的回归问题 目录 实验数据 设计思路 输出结果 实现代码 实验数据 TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现基于30行样本(每个... -
结构方程模型建模思路及Amos操作--调节变量效果确定(二)
2021-02-06 12:24:20前情复习第二大种情况,Y为潜变量时候,这时候回归啥的传统方法是救不了的,只能用SEM这时候分析的思路还是和第一大种情况一样,我们根据数据的类型选择不同的统计分析方法,X和Y都是潜变量,类型是大前提,没有选择... -
教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM(附代码、数据集)
2021-01-27 06:52:23来源:机器之心本文长度为2527字,建议阅读5分钟本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来... -
多变量LSTM模型
2019-05-12 23:36:01多变量时间序列数据是指每个时间步长有多个观察值的数据。 对于多变量时间序列数据,我们可能需要两种主要模型;他们是: 多输入系列。 多个并联系列。 1、多输入系列 问题可能有两个或更多并行输入时间序列和... -
风控建模三:变量筛选原则
2019-12-09 22:24:09好的模型变量直接决定着一个风险模型是否稳定和有效,而好的模型变量都具备以下三种特性: 1、变量自身的分布是随时间相对稳定的; 2、变量和目标值之间是有强相关关系的; 3、变量和目标的强相关关系也是随时间... -
风险模型 - 变量筛选
2019-08-18 20:36:50风险模型 - 变量筛选模型搭建的一般步骤变量探索覆盖率PSIIVWOE 写在前面的话,我们建模,希望建模型做细,尤其风险类模型,切记不要以为将特征库的变量筛选出来直接扔到模型里,训练出来一版模型,发现KS0.5,AUC... -
学习笔记——模型自变量选择的准则
2020-06-01 18:04:09需要评价回归模型最优的准则,来判断哪个模型性能最好。 残差平方和SSE越小,决定系数R2R^2R2越大越好:并非如此,增加自变量个数会达到上述效果,但是考虑到多重共线性、变量测量误差累计、参数数目增加等因素,... -
结构方程模型建模思路及Amos操作--调节变量效果确定(一)(满满都是骚操作)
2020-12-24 08:02:262233镇楼~新年第一篇当然是给陪伴吾等死肥宅这么久的B站,新年快乐~新的一年,穷B不买化妆品也要为自己氪大会员。...调节变量(moderator, interaction variable)也称为干扰变量,定义为一个变量可以系统性... -
PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测(三):多模型单步预测
2022-05-27 20:54:06PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测(三):多模型单步预测 -
回归模型中的哑变量
2018-06-06 17:27:24在构建回归模型时,如果自变量X为连续性变量,回归系数β可以解释为:在其他自变量不变的条件下,X每改变一个单位,所引起的因变量Y的平均变化量;如果自变量X为二分类变量,例如是否饮酒(1=是,0=否),则回归系数... -
R语言一般线性模型(涉及因变量是虚拟变量(哑变量))
2018-12-04 12:01:16R语言的一般线性模型 R语言的一般线性模型用函数:lm(),即可轻松实现。 例子 建立一般线性模型 ...这里解释一下变量(我直接copy我项目里面的两行代码),因变量y就是fmri.SFG_R_CerebellumGM_L,... -
为什么在线性模型中相互作用的变量要相乘
2020-06-27 11:06:12在这篇文章中,我将解释为什么当建立一个线性模型,我们添加一个x₁₂术语如果我们认为变量x₁和x₂互动和添加交互条款订立原则方法。 我假设读者对线性模型的工作原理有一个基本的了解。 无交互模型 让我们从构建一... -
吴恩达机器学习学习笔记(二)多变量回归模型
2019-01-14 17:11:33在上图中,我们构建了一单变量回归函数 来预测数据,现在,如果我们不止只有一个房子的特征来预测房屋的价格,而是多了“卧室的数量”、“房子的楼层数”以及“房子的年龄”这三个特征来帮助我们预测房价,如下图:... -
多变量相关性分析(一个因变量与多个自变量)
2020-11-29 01:04:55目录:前言偏相关或复相关意义与用途分析方法:1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验2、 复相关分析3、 决定系数 (RMSE的介绍)小结一、前言:继上一篇文章,继续探讨相关性分析,这次不再是两个变量,而是3个或者... -
多个自变量对一个因变量的影响(SPSS:协方差分析)
2020-12-29 00:40:44协方差分析解决的问题:多个自变量(包括离散变量和连续变量)对一个因变量(连续数据)的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以'控制'(控制变量)。协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素的影响,从而准确的获得... -
【tensorflow】打印ckpt模型保存下的变量名称及变量值
2018-12-10 15:43:35有时候会需要通过从...ckpt文件名列表:(一般是三个文件) xxxxx.ckpt.data-00000-of-00001 xxxxx.ckpt.index xxxxx.ckpt.meta import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow checkpoint_path ... -
基于LSTM的多变量多步预测模型
2019-08-08 19:11:40本文主要分为:LSTM模型简介、数据探索分析、模型构建测试三个部分。 一、LSTM模型简介 既然说到了LSTM,就要简单的介绍一下RNN(Recurrent Neural Network,RNN)循环神经网络了,LSTM神经网络模型可以看做是RNN的... -
PART 2.1 风控模型种类&变量选择范围&变量衍生&特征交叉
2019-03-07 11:20:40风控模型种类 获客阶段: 用户响应模型:在获客阶段的用户转化情况(比如互联网引流用户注册情况) 风险预筛选模型:不同渠道的风险指数不同,客户质量不同,导流途径和方向不同 授信阶段: 申请评分模型:... -
sas构建评分卡模型过程详解(三):变量分箱及特征筛选补充
2018-03-28 14:45:15在sas构建评分卡系列一已经对变量分箱在保证woe的单调作了补充sas构建评分卡模型过程详解(一):特征处理及变量分箱 我们希望的好的分箱是这样子的: 但是如果加单调限制的iv相比不加单调限制的iv差别不小,... -
两个变量与因变量相关性分析_spss多变量相关性分析
2020-12-02 14:34:32两个变量与因变量相关性分析提问:用SPSS一个分析,有一个因变量和N个自变量,先做相关性发现有很多自变量与因变量有关,相关性也比较高.继续说,但是再做多重回归方程的时候只有3个因变量入选,其他都被排除了,那在写... -
7-4四种模型的解释_虚拟变量的设置以及交互项的解释
2022-02-03 11:10:38(3)模型形式的需要,让模型具有经济学意义。 采用四种规则: (1)与市场价值相关的,例如,价格、销售额、工资等都可以取对数; (2)以年度量的变量,如受教育年限、工作经历等通常不取对数; (3)比例变量... -
VAR模型分析联合内生变量的动态关系
2018-06-10 22:24:31VAR模型分析联合内生变量的动态关系一、实验介绍1.1 实验内容VAR模型是向量自回归模型的简称,是基于数据的统计性质建立的一种常用的计量经济模型,它把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来... -
R语言:结构方程模型、潜变量分析
2019-04-10 17:01:00结构方程模型入门 介绍 对于熟悉线性回归拟合结构方程模型的分析师来说,首先会感到奇怪。在R环境中,拟合结构方程模型涉及学习新的建模语法,新的绘图语法以及通常是新的数据输入方法。然而,快速重新定位并且... -
拓端tecdat|R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性
2020-03-19 22:59:04变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合(非常大的)数据集。大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的...