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  • 格兰杰因果关系检验_VAR模型及检验

    千次阅读 2020-12-09 21:10:36
    上节回顾 时间序列数据的分析与处理 - 托马斯营的文章 - 知乎股市时间序列数据的处理ARIMA模型设定、检验与预测股市面板数据的讨论作业 使用美国利率与价格(GDP平减指数) webuse rates2 做时间序列分析1、试建立...

    上节回顾 时间序列数据的分析与处理 - 托马斯营的文章 - 知乎股市时间序列数据的处理ARIMA模型设定、检验与预测股市面板数据的讨论作业 使用美国利率与价格(GDP平减指数) webuse rates2 做时间序列分析1、试建立ARIMA模型分析,有什么问题?2、建立VAR模型,试作分析,有什么结论?3、两个模型有什么区别,什么情况使用ARIMA,什么情况使用VAR?VAR模型基本原理 回归的前提是,变量是单一因果关系。即X--->Y或者反过来,Y-->X 但是,如果X-->Y,同时Y-->X,普通回归就有问题 这时候要采用新的模型,向量自回归VAR模型是主要模型之一。y_t={atimes x_{t-1}+btimes y_{t-1}+y_{残差}}x_t = {atimes x_{t-1}+btimes y_{t-1}+x_{残差}} webuse rates2 美国利率与gdp平减指数系统首先使用arima模型(a,d,m,s) 用相关图ac确定自相关阶数和季节指数阶数 用偏相关图pac确定移动平均阶数和季节阶数 用ADF检验确定差分阶数 15分钟时间大家各自操作一次但是,差分上遇到麻烦 采用多元时间模型——向量自回归var模型 在单变量回归中,一个平稳的时间序列经常被模型化为 AR 过程:y_t={a_1ast y_{t-1}+a_2ast y_{t-2}+...+a_kast y_{t-k}+epsilon_{1t}} 当遇到多个时间序列时,VAR模型结果更加稳健y_t={aast x_{t-1}+bast y_{t-1}+y_{残差}}x_t = {aast x_{t-1}+bast y_{t-1}+x_{残差}} 一种方式是直接采取var模型。但是要注意,存在两个因变量。r与gdpdef都要选择上。滞后两阶,显著。但是这个阶数是系统默认的。需要加以检验。采用var模型检验(模型前),选择滞后10阶可以发现,滞后六阶为最优。看AIC,HQIC,SBIC中的最小值。重新var回归这个式子可以得到平减指数方程和利率方程。不过重点不在方程。 重点在之后的格兰杰因果检验和脉冲响应函数。评价var的结果:格兰杰因果检验 有了滞后六阶的var模型,就可以进行格兰杰因果检验了。结果两个方程的结果上看,互为因果,但利率变动更可能是GDP平减指数的原因评价VAR模型结果:脉冲响应分析 外生冲击分析结束本节回顾 本节课堂练习:使用rates2数据做Arima模型和var模型训练1、Arima,借助自相关图和偏相关图识别自相关AR和移动平均MA的阶数2、借助ADF检验识别差分阶数,然后回归。解释模型含义3、VAR模型,(1)模型前检验识别模型阶数;(2)回归4、格兰杰因果检验评价var结果5、用脉冲响应分析评价结果课后作业 选择VAR模型和协整检验模型对如下数据进行统计分析(1)rates2数据(2)股市数据型及检验

    上节回顾

    时间序列数据的分析与处理 - 托马斯营的文章 - 知乎
    股市时间序列数据的处理
    ARIMA模型设定、检验与预测
    股市面板数据的讨论

    作业

    使用美国利率与价格(GDP平减指数)

    webuse rates2

    做时间序列分析
    1、试建立ARIMA模型分析,有什么问题?
    2、建立VAR模型,试作分析,有什么结论?
    3、两个模型有什么区别,什么情况使用ARIMA,什么情况使用VAR?

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    VAR模型基本原理


    回归的前提是,变量是单一因果关系。即X--->Y或者反过来,Y-->X 但是,如果X-->Y,同时Y-->X,普通回归就有问题 这时候要采用新的模型,向量自回归VAR模型是主要模型之一。


    webuse rates2 美国利率与gdp平减指数系统
    

    首先使用arima模型(a,d,m,s) 用相关图ac确定自相关阶数和季节指数阶数 用偏相关图pac确定移动平均阶数和季节阶数 用ADF检验确定差分阶数 15分钟时间大家各自操作一次


    但是,差分上遇到麻烦 采用多元时间模型——向量自回归var模型 在单变量回归中,一个平稳的时间序列经常被模型化为 AR 过程:

    当遇到多个时间序列时,VAR模型结果更加稳健


    一种方式是直接采取var模型。但是要注意,存在两个因变量。r与gdpdef都要选择上。

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    滞后两阶,显著。但是这个阶数是系统默认的。需要加以检验。


    采用var模型检验(模型前),选择滞后10阶

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    可以发现,滞后六阶为最优。看AIC,HQIC,SBIC中的最小值。


    重新var回归

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    这个式子可以得到平减指数方程和利率方程。不过重点不在方程。 重点在之后的格兰杰因果检验和脉冲响应函数。


    评价var的结果:格兰杰因果检验 有了滞后六阶的var模型,就可以进行格兰杰因果检验了。

    340c6bf771158a752dee7043d7346b1e.png

    结果两个方程的结果上看,互为因果,但利率变动更可能是GDP平减指数的原因


    评价VAR模型结果:脉冲响应分析 外生冲击

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    分析结束


    本节回顾

    本节课堂练习:使用rates2数据做Arima模型和var模型训练
    1、Arima,借助自相关图和偏相关图识别自相关AR和移动平均MA的阶数
    2、借助ADF检验识别差分阶数,然后回归。解释模型含义
    3、VAR模型,(1)模型前检验识别模型阶数;(2)回归
    4、格兰杰因果检验评价var结果
    5、用脉冲响应分析评价结果


    课后作业

    选择VAR模型和协整检验模型对如下数据进行统计分析
    (1)rates2数据
    (2)股市数据

    参考视频

    [EG协整检验与误差修正模型](EG协整检验与误差修正模型《手把手教你EViews软件操作与案例分析》系列11-计量经济学公开课_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)

    [Johansen协整检验](Johansen协整检验《手把手教你EViews软件操作与案例分析》系列18-时间序列分析公开课_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)


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    上节回顾 时间序列数据的分析与处理 - 托马斯营的文章 - 知乎股市时间序列数据的处理ARIMA模型设定、检验与预测股市面板数据的讨论作业 使用美国利率与价格(GDP平减指数) webuse rates2 做时间序列分析1、试建立ARIMA模型分析,有什么问题?2、建立VAR模型,试作分析,有什么结论?3、两个模型有什么区别,什么情况使用ARIMA,什么情况使用VAR?VAR模型基本原理 回归的前提是,变量是单一因果关系。即X--->Y或者反过来,Y-->X 但是,如果X-->Y,同时Y-->X,普通回归就有问题 这时候要采用新的模型,向量自回归VAR模型是主要模型之一。y_t={atimes x_{t-1}+btimes y_{t-1}+y_{残差}}x_t = {atimes x_{t-1}+btimes y_{t-1}+x_{残差}} webuse rates2 美国利率与gdp平减指数系统首先使用arima模型(a,d,m,s) 用相关图ac确定自相关阶数和季节指数阶数 用偏相关图pac确定移动平均阶数和季节阶数 用ADF检验确定差分阶数 15分钟时间大家各自操作一次但是,差分上遇到麻烦 采用多元时间模型——向量自回归var模型 在单变量回归中,一个平稳的时间序列经常被模型化为 AR 过程:y_t={a_1ast y_{t-1}+a_2ast y_{t-2}+...+a_kast y_{t-k}+epsilon_{1t}} 当遇到多个时间序列时,VAR模型结果更加稳健y_t={aast x_{t-1}+bast y_{t-1}+y_{残差}}x_t = {aast x_{t-1}+bast y_{t-1}+x_{残差}} 一种方式是直接采取var模型。但是要注意,存在两个因变量。r与gdpdef都要选择上。滞后两阶,显著。但是这个阶数是系统默认的。需要加以检验。采用var模型检验(模型前),选择滞后10阶可以发现,滞后六阶为最优。看AIC,HQIC,SBIC中的最小值。重新var回归这个式子可以得到平减指数方程和利率方程。不过重点不在方程。 重点在之后的格兰杰因果检验和脉冲响应函数。评价var的结果:格兰杰因果检验 有了滞后六阶的var模型,就可以进行格兰杰因果检验了。结果两个方程的结果上看,互为因果,但利率变动更可能是GDP平减指数的原因评价VAR模型结果:脉冲响应分析 外生冲击分析结束本节回顾 本节课堂练习:使用rates2数据做Arima模型和var模型训练1、Arima,借助自相关图和偏相关图识别自相关AR和移动平均MA的阶数2、借助ADF检验识别差分阶数,然后回归。解释模型含义3、VAR模型,(1)模型前检验识别模型阶数;(2)回归4、格兰杰因果检验评价var结果5、用脉冲响应分析评价结果课后作业 选择VAR模型和协整检验模型对如下数据进行统计分析(1)rates2数据(2)股市数据型及检验

    上节回顾

    时间序列数据的分析与处理 - 托马斯营的文章 - 知乎
    股市时间序列数据的处理
    ARIMA模型设定、检验与预测
    股市面板数据的讨论

    作业

    使用美国利率与价格(GDP平减指数)

    webuse rates2

    做时间序列分析
    1、试建立ARIMA模型分析,有什么问题?
    2、建立VAR模型,试作分析,有什么结论?
    3、两个模型有什么区别,什么情况使用ARIMA,什么情况使用VAR?

    729917997f93ab0d84938b18e7b3d930.png

    VAR模型基本原理


    回归的前提是,变量是单一因果关系。即X--->Y或者反过来,Y-->X 但是,如果X-->Y,同时Y-->X,普通回归就有问题 这时候要采用新的模型,向量自回归VAR模型是主要模型之一。


    webuse rates2 美国利率与gdp平减指数系统
    

    首先使用arima模型(a,d,m,s) 用相关图ac确定自相关阶数和季节指数阶数 用偏相关图pac确定移动平均阶数和季节阶数 用ADF检验确定差分阶数 15分钟时间大家各自操作一次


    但是,差分上遇到麻烦 采用多元时间模型——向量自回归var模型 在单变量回归中,一个平稳的时间序列经常被模型化为 AR 过程:

    当遇到多个时间序列时,VAR模型结果更加稳健


    一种方式是直接采取var模型。但是要注意,存在两个因变量。r与gdpdef都要选择上。

    863c66c0468ef9519351a1d65af5917b.png

    滞后两阶,显著。但是这个阶数是系统默认的。需要加以检验。


    采用var模型检验(模型前),选择滞后10阶

    5073460772f2d7654e8ee77d1ff17a19.png

    可以发现,滞后六阶为最优。看AIC,HQIC,SBIC中的最小值。


    重新var回归

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    这个式子可以得到平减指数方程和利率方程。不过重点不在方程。 重点在之后的格兰杰因果检验和脉冲响应函数。


    评价var的结果:格兰杰因果检验 有了滞后六阶的var模型,就可以进行格兰杰因果检验了。

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    结果两个方程的结果上看,互为因果,但利率变动更可能是GDP平减指数的原因


    评价VAR模型结果:脉冲响应分析 外生冲击

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    分析结束


    本节回顾

    本节课堂练习:使用rates2数据做Arima模型和var模型训练
    1、Arima,借助自相关图和偏相关图识别自相关AR和移动平均MA的阶数
    2、借助ADF检验识别差分阶数,然后回归。解释模型含义
    3、VAR模型,(1)模型前检验识别模型阶数;(2)回归
    4、格兰杰因果检验评价var结果
    5、用脉冲响应分析评价结果


    课后作业

    选择VAR模型和协整检验模型对如下数据进行统计分析
    (1)rates2数据
    (2)股市数据

    参考视频

    [EG协整检验与误差修正模型](EG协整检验与误差修正模型《手把手教你EViews软件操作与案例分析》系列11-计量经济学公开课_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)

    [Johansen协整检验](Johansen协整检验《手把手教你EViews软件操作与案例分析》系列18-时间序列分析公开课_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili)


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  • VAR模型及检验上节回顾 参看上节:时间序列数据的ARIMA、VAR模型分析与处理股市时间序列数据的处理ARIMA模型设定、检验与预测股市面板数据的讨论作业 使用美国利率与价格(GDP平减指数)webuse rates2做时间序列分析1...

    VAR模型及检验

    上节回顾

    参看上节:时间序列数据的ARIMA、VAR模型分析与处理

    股市时间序列数据的处理
    ARIMA模型设定、检验与预测
    股市面板数据的讨论

    作业

    使用美国利率与价格(GDP平减指数)

    webuse rates2

    做时间序列分析
    1、试建立ARIMA模型分析,有什么问题?
    2、建立VAR模型,试作分析,有什么结论?
    3、两个模型有什么区别,什么情况使用ARIMA,什么情况使用VAR?

    2b582bb3561baabf729fb428355feb49.png

    VAR模型基本原理


    回归的前提是,变量是单一因果关系。即X--->Y或者反过来,Y-->X 但是,如果X-->Y,同时Y-->X,普通回归就有问题 这时候要采用新的模型,向量自回归VAR模型是主要模型之一。

    残差残差
    webuse rates2 \\美国利率与gdp平减指数系统

    首先使用arima模型(a,d,m,s) 用相关图ac确定自相关阶数和季节指数阶数 用偏相关图pac确定移动平均阶数和季节阶数 用ADF检验确定差分阶数 15分钟时间大家各自操作一次


    但是,差分上遇到麻烦 采用多元时间模型——向量自回归var模型 在单变量回归中,一个平稳的时间序列经常被模型化为 AR 过程:

    当遇到多个时间序列时,VAR模型结果更加稳健

    残差残差

    一种方式是直接采取var模型。但是要注意,存在两个因变量。r与gdpdef都要选择上。

    882ad36bb5335ea3e875d524c7dea3c7.png

    滞后两阶,显著。但是这个阶数是系统默认的。需要加以检验。


    采用var模型检验(模型前),选择滞后10阶

    fbf615c36695e04a445fee1acbd9623d.png

    可以发现,滞后六阶为最优。看AIC,HQIC,SBIC中的最小值。


    重新var回归

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    这个式子可以得到平减指数方程和利率方程。不过重点不在方程。重点在之后的格兰杰因果检验和脉冲响应函数。


    评价var的结果:格兰杰因果检验 有了滞后六阶的var模型,就可以进行格兰杰因果检验了。

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    结果两个方程的结果上看,互为因果,但利率变动更可能是GDP平减指数的原因


    评价VAR模型结果:脉冲响应分析 外生冲击

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    分析结束


    本节回顾

    本节课堂练习:使用rates2数据做Arima模型和var模型训练
    1、Arima,借助自相关图和偏相关图识别自相关AR和移动平均MA的阶数
    2、借助ADF检验识别差分阶数,然后回归。解释模型含义
    3、VAR模型,(1)模型前检验识别模型阶数;(2)回归
    4、格兰杰因果检验评价var结果
    5、用脉冲响应分析评价结果


    课后作业

    选择VAR模型和协整检验模型对如下数据进行统计分析
    (1)rates2数据
    (2)股市数据


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  • 1. 向量自回归检验(VAR):Vector autoregression 单独建一个AR模型,不足以说明每个变量的影响。此时就需要做VAR模型。 VAR模型针对的是平稳性序列,如果是非平稳性的 ,实质上则进行的是Johansen协整检验。 2. ...

    一、基本概念

    1. 对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t++bkxkt+ut y_{t}= b_{0} +b_{1}x_{1t}+b_{2}x_{2t}+\cdots+b_{k}x_{kt}+u_{t} 如果随机误差项utu_{t}的各期望值之间存在着相关关系,即
      Cov(ui,uj)=E(uiuj)0(ij) Cov(u_{i},u_{j})=E(u_{i}u_{j}) 不等于0 (i不等于j)
      这时,称随机误差项之间存在自相关性(autocorrelation)或序列相关。
    2. 随机误差项的自相关性可以有多种形式,详情见https://editor.csdn.net/md/?articleId=114406861。其中最常见的类型是随机误差项之间存在一阶自相关性或一阶自回归形式。
    3. 一阶自相关性或一阶自回归,记为AR(1),即随机误差项只与它的前一期值相关:Cov(ut,ut1)=E(utut1)=/=0(ij) Cov(u_{t},u_{t-1})=E(u_{t}u_{t-1}) =/=0 (i不等于j)
      或者
      ut=f(ut1)=αut1+vt(1<α<1) u_{t}=f(u_{t-1})=\alpha u_{t-1}+v_{t} (-1<\alpha<1)
      则称这种关系为一阶自相关。α\alpha称为一阶自相关系数。
    4. P阶自相关性可以表示为
      ut=a1ut1+a2ut2+a3ut3++aputp+vt u_{t}= a_{1} u_{t-1}+ a_{2} u_{t-2} + a_{3} u_{t-3} + \cdots +a_{p} u_{t-p} + v_{ t}
      称之为p 阶自回归形式,记为AR(p),或模型存在 p 阶自相关。

    自回归模型
    如果滞后的变量模型的解释变量仅包括自变量X的当期值和被解释变量的若干期滞后值,模型的形式为
    Yt=α+βXt+a1Yt1+a2Yt2++apYtp+ut Y_{t} = \alpha +\beta X_{t}+a_{1}Y_{t-1}+ a_{2}Y_{t-2}+\cdots+ a_{p}Y_{t-p}+u_{t}
    式中,q为自回归模型的阶数,这类模型称为自回归模型。

    1. 由于无法观察到误差项 u t,只能通过残差项 e t来判断 u t 的行为。

    2. 通俗讲:自相关无非就是为了了解某个系列(比如股价)受到过去所有/历史上此系列的线性影响,如果模型合适了便可以做预测。

    二、向量自回归检验(时间序列模型需要存在自相关)(Eviews)

    1. 向量自回归检验(VAR):Vector autoregression

    • 单独建一个AR模型,不足以说明每个变量的影响。此时就需要做VAR模型。
    • VAR模型针对的是平稳性序列,如果是非平稳性的 ,实质上则进行的是Johansen协整检验。

    2. 步骤:

    在这里插入图片描述

    1. 先做平稳性检验。unit root test
      如果不平稳,则先转化成平稳的(可采用差分,或者取对数等)。

    2. 若平稳,则确定滞后阶数P。
      带* 表示最优的阶数。

    3. 外生性检验(格兰杰检验)

    确定滞后值是否对被解释变量是否有预测能力。若有则进行后续操作,如无则后续操作无意义。
    在这里插入图片描述

    若外生检验通过,则表明其他滞后值对当前被解释变量有预测能力,就可以进行模型稳定性的判断。

    1. 判断模型的稳定性;(两种发法)
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      若模型稳定,则进行脉冲检验。否则后续检验无意义。

    2. 脉冲响应和方差分解(分析各变量的影响)
      进入脉冲模型的两种方法:
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    方差分解:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    三 、 线性回归模型的自相关性检验(回归模型不能存在自相关性)

    - 自相关性产生的原因:

    1. 经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关
    2. 经济行为的滞后性引起随机误差项自相关
    3. 一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关
    4. 模型设定误差引起随机误差项自相关
    5. 观测数据处理引起随机误差项序列相关

    线性回归模型中随机误差项存在序列相关的原因很多,但主要是经济变量自身特点、数据特点、变量选择及模型函数形式选择引起的。

    - 自相关的后果

    1. 自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性,但使之失去有效性
    2. 自相关的系数估计量将有相当大的方差
    3. 自相关系数的T检验不显著
    4. 模型的预测功能失效

    线性相关模型的随机误差项存在自相关的情况下,用OLS(普通最小二乘法)进行参数估计,会造成以下几个方面的影响。
    从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出,只有在同方差和非自相关性的条件下,OLS估计才具有最小方差性。当模型存在自相关性时,OLS估计仍然是无偏估计,但不再具有有效性。这与存在异方差性时的情况一样,说明存在其他的参数估计方法,其估计误差小于OLS估计的误差;也就是说,对于存在自相关性的模型,应该改用其他方法估计模型中的参数。

    - 线性自相关性的检验(SPSS)

    残差统计和标准化残差图是为了能够直观地看出误差项是否自相关。一阶线性自相关可以使DW-检验。详情见https://editor.csdn.net/md?articleId=113869409

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    千次阅读 2018-09-16 22:35:07
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  • A:使用原序列构建VAR模型,而后因果检验; B:对原序列进行协整检验,又分两种情况: 如果通过协整进入C,没有通过协整进入D; C:则使用原序列构建VEC模型(即带修正项的VAR),再做因果检验; ...
  • R语言基础统计分析1. 正态性检验1.1 Shapiro-Wilk正态检验方法1.2 QQ图2. 方差齐性检验2.1 Bartlett检验,适用于正态分布数据2.2 Levene检验,非正态分布与正态分布数据均适用3....shapiro.test(var) # 正态性检验,p
  • 前言说来话长,这是失败的...但是因果检验死活通不过,所以说失败了。最后套了一个脸书的预测模型,预测得很漂亮。不过,VAR模型理论比较坚实,神经网络模型可解释性就比较弱了。虽然失败了,但是因为之前打算写一...
  • var模型eviews操作步骤

    万次阅读 多人点赞 2020-04-30 14:13:49
    VAR模型eviews操作步骤 一、平稳性检验 Ex的单位根检验平稳性,截距项、趋势项与两者都没有都要做完,三个均拒绝,则认为其不平稳,先截距与趋势项。如下图 做完后发现不平稳,做一阶差分,此时三项中只要有一项...
  • 单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤:先做单位...若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存...
  • t检验

    2016-09-30 10:55:00
    在研究中最常见的行为就是对两个组进行比较。...而var.test检测方差)  1、独立样本的t检验  一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里假设两组数据是独立的,并...
  • 实证检验步骤\quad先做单位根...若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行G
  • matlab开发-power1var

    2019-08-24 13:07:09
    matlab开发-power1var。关于一个样本方差的幂和检验
  • R语言做面板VAR例子

    千次阅读 2019-01-24 16:45:59
    面板VAR步骤: (1)对各变量做平稳性...(3)在PVAR系统中进行Wald-Granger检验 (4)面板VAR估计 (5)脉冲效应 (6)面板方差分解 R语言例子: 文件pvar.csv数据结构如下: 数据包括4个内生变量("...
  • 打开文件所在位置,获取数据。选中变量右键open打开var操作EViews,在VAR对象的工具栏中选择“View”|“Lag Structure”|“AR Roots Table/ AR Roots ...VAR模型的滞后结构检验 Granger因果检验Granger因果检验的...

空空如也

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