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  • 吴喜之老师的时间序列分析第二章后半部分。以ARIMA模型为终点和季节ARIMA的介绍为结局,介绍了ARMA模型,以及将其转换为MA模型和... 而这种判断是否会随着系数的给定存在差异,文中通过例子给出了实际的证明。通过X...

    吴喜之老师的时间序列分析第二章后半部分。以ARIMA模型为终点和季节ARIMA的介绍为结局,介绍了ARMA模型,以及将其转换为MA模型和AR模型的方法,并且每节都介绍了模型收敛条件。其中涉及到均数和方差的推导,包括协方差函数,自相关函数,偏协方差函数,偏自相关函数。通过自相关函数判断q. 以及偏相关函数判断p. 而这种判断是否会随着系数的给定存在差异,文中通过例子给出了实际的证明。通过Xt不平稳,而d阶差分平稳可以判断ARIMA模型的参数d。

            文中第八节介绍了AR模型,介绍了因果平稳,Yule-Walker方程,给出自相关函数的等式,又通过偏自相关函数的条形图判断AR的阶数,第九节介绍了ARMA模型。并通过算式相除得到可以化为纯AR或MA过程。同时给出化为MA过程中参数的求解。最后给出因果平稳的条件。当然文章省略了一些推理过程。所以重在梳理脉络。

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  • 上期分享了stata的安装、基本操作,本期主要分享stata中多元线性...自相关性检验比较推荐Q检验方法,比较容易判断,只需要判断序列检验值是否超过临界值即可。 异方差是相对同方差而言的,随机误差项具有不同的方...

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    上期分享了stata的安装、基本操作,本期主要分享stata中多元线性回归以及相关的检验怎么操作。

    多元线性回归是stata中最为常见的模型,通常在stata中reg命令即可实现。

    自相关性是指随机误差项的各期望值之间存在相关关系,称随机误差项之间存在自相关性。自相关性检验比较推荐Q检验方法,比较容易判断,只需要判断序列检验值是否超过临界值即可。

    异方差是相对同方差而言的,随机误差项具有不同的方差,异方差检验比较推荐White检验方法,其检验p值如果小于0.05,拒绝同方差假设,即存在异方差。

    共线性是解释变量的高度相关从而模型估计失真,共线性检验比较推荐VIF检验方法,如果vif检验值大于2,则存在共线性。

    自相关检验、异方差检验和共线性检验结果怎么看的具体的可以私聊小编,如果遇到什么解决不了的问题也可以联系小编,操作视频自行关注末尾图片,其他电子书或者资料联系小编自提,下期分享stata时间序列分析方法。

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  • LM检验即拉格朗日乘数检验,用来检验模型残差序列是否存在序列相关。原假设是不存在序列相关;备选假设是:存在p阶自相关。检验统计量渐进服从卡方分布,如果计.BP(Breush-Pagan)其实是指提出这个判断随机效应判别...

    LM检验自相关性的方法是什么?它的判断标准是什么?

    LM检验即拉格朗日乘数检验,用来检验模型残差序列是否存在序列相关。原假设是不存在序列相关;备选假设是:存在p阶自相关。检验统计量渐进服从卡方分布,如果计.

    BP(Breush-Pagan)其实是指提出这个判断随机效应判别方法的人,他具体提出的方法就是进行LM检验,来检验个体和时间因素是否存在。可以在STATA中直接使用命令得.

    在得到模型后,检验残差序列的百自相关时,可以使用DW统计量和LM检验,前者我就不说了,在回归结果中会自动输出DW值,对于后者,依次点击view\residual test\.

    我现在用eviews做出来的结果是DW检验落在了不确定区域内,LM检验的结果.

    德宾-沃森(Durbin-Watson)检验简称D-W检验,是目前检验自相关性最常用的方法,但它只适用于检验一阶自相关性。 先通过公式计算出DW值,再根据样本容量n和解.

    view里面有选项

    选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test,一般地对高阶序列相关的情况执行Serial correlation LM(Lagrange multiplier,拉格朗日乘数检验)。在滞后定义对话框.

    Date: 05/26/10 Time: 11:45 Sample: 2004:1 2009:4 Included observations: 24 。

    H0 没有序列自相关 H1 存在序列自相关 要想判断其实很简单直接看Q检验的P值就可以。p值是指拒绝原假设错误的概率。举个例子:第一行 Q-Stat 7.4861 Prob 0.006 也就.

    1. 选择view/residual tests/serial correlation lm test。2. 一般地对高阶序列相关的情况执行serial correlation lm,测数据平稳性的时候看的~大多用在arma模型。3. 在滞后定义.

    CS020G是霍尔电流传感器,模拟量输出,原边额定输入电流20A,副边额定输出电压1V,运放放大3倍,电路额定输出是3V。即:被测电流20A时,电路输出3V电压。运.

    时间序列分析一般是Box-Jenkins的方法把因变量的滞后项作为自变量y_t = b0 + b1*y_{t-1} + b2*y_{t-2} + . + bp*y_{t-p} + u_t这样的模型确定滞后阶数p的方法是1. y_t满足.

    一阶自相关检验:1)OLS估计出模型,得出DW值;2)查表:在德宾-沃森d统计量找到你估计模型的n(样本复容量)和制k(解释变量个数)及a对应的dl和du;3)把DW和.

    查找了半天只有这出现过 具体意思应该是细胞凋亡的会检测会受到其他条件的干扰的意思吧 LM-PCR Ladder (连接介导的PCR检测) 当凋亡细胞比例较小以及检测样品.

    比如,我想在多元线性回归中检验几个系数是否为0,此时F检验或t检验和另。

    任何一种检验都可以用于大样本,而且样本越大,检验越精确;如果单独检验某个系数是否为零,看各自的t值就可以了;如果要检验是否联合显著,可以使用F检验;检验.

    LM检验和White检验都是看p值,如果p值小于你设定的显著性水平,也就来是α,那么就表明自相关,ARCH异方差检验也是同源理,如果对模型修正后,p>α了百,那么就.

    前者只是针对具体某个自变量的系数,后者则是通过方差分解的方式进行。(南心网 spss回归分析)

    Eviews中,LM检验,如何判断序列相关的阶数?例如图片中RESID(-1)和RESID。

    就看截图里解释变量那个框里resid()里的负数最小是几,例如你截图里的最小是-2这就是二阶的,三阶的应该是有resid(-1)resid(-2)resid(-3),以此类推望采纳

    设模型为:yt=b1+b2xt+b3x2t+ut 用eviews软件,将20年的数据输入,然后用ols(最小二乘法),就能弄出来~ 如果要单独为gnp或是出口额、进口额做分析,就在进行ols.

    好几个检验命令啊 help xt可以看到面板数据所有命令 其中就有好几个单位根的检验命令 操作不会可以hi我

    可以计算x矩阵的秩qr(x)$rank,如果不是满秩的,说明其中有xi可以用其他的x的线性. 可以进行逐步回归,用step()命令,比如你一开始的模型是fm=lm(),step(fm)就可以.

    第一步:选定两序列,以group打开(点右键,选openasgroup)得弹出窗如图:第二步:选菜单view,点选最后一项grangercausaltytest.得弹出窗,输入阶数,一般2或3即.

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  • 使用说明 本文档主要介绍关于线性回归模型的自...Eviews的回归结果自带DW检验的值(其中0≤DW≤40 \leq DW \leq 40≤DW≤4),通过观察DW值可以很快的对是否存在异方差进行一个初步判断。在得到回归结果(下图)后,

    使用说明

    本文档主要介绍关于线性回归模型的自相关(又叫序列相关)的检验(图像法、辅助回归、DW检验与LM检验)与修正(广义差分最小二乘法,GLS)。使用软件为Eviews 9
    关于一些提到的基本操作可以见上一篇文章,对于数据的导入、基本的回归方程以及图像的做法,在此不做过多介绍。

    1. 序列相关的检验

    1.1 DW检验

    Eviews的回归结果自带DW检验的值(其中0DW40 \leq DW \leq 4),通过观察DW值可以很快的对是否存在异方差进行一个初步判断。在得到回归结果(下图)后,可看到DW

    在这里插入图片描述
    DW检验的结果表明:模型存在较为严重的正相关性

    • DW值越接近0:越大的可能存在正相关
    • DW值越接近4:越大的可能存在负相关

    需要注意的是:DW检验只对一阶自相关有效,需要判断是否存在更高阶段的自相关通常可通过LM检验实现。

    1.2 图像法

    可以通过做观察残差图像,初步判断是否存在异方差。可以从两个方面观察残差图像,具体操作如下:

    1. 直接观察残差的趋势:从此处的图像来看,存在正向自相关

    在这里插入图片描述

    • 正相关:连续多个时期的残差同号
    • 负相关:按照时间顺序残差间隔出现正负
    1. 观察残差和残差的n阶滞后项的散点图:此处也显示存在正向自相关

    此处作图需要先将残差定义为变量(此处命名为Resid01),具体的残差定义为新变量的形式,可以看我的上一篇中章节0.1和0.2部分【介绍了两种方法】

    在这里插入图片描述

    1.3 辅助回归法

    即将残差项(Resid01)作为被解释变量残差项的n阶滞后项(Resid(-n))作为解释变量作回归。几阶滞后项回归结果显著,则说明存在几阶滞后项。此处得到结果如下:

    在这里插入图片描述
    结果不仅显示该模型(方程)存在滞后项,而且可以认为存在二阶滞后项。(因为RESID(02)对应的p值小于0.05)

    1.4 LM检验【最常用】

    对于多阶的自回归检验,通常使用LM检验,因为其操作较为简单,且可以快速的判断滞后项的阶数。具体操作如下:

    1. 在方程界面下选择:Proc --> Residual Diagnostics --> Serial Correlation LM Test

    在这里插入图片描述
    2. 选择滞后阶数为3,点击确定,得到如下结果:

    并不一定非要为3,为2、4、5其实都可以,只是这里知道是2阶(前边检验了那么多次了)所以直接选择的3【在2阶显著,3阶不显著,故为2阶滞后】

    在这里插入图片描述

    2. 序列相关的修正

    通过上述的几种检验(通常情况下只用进行LM检验即可),可以确定此模型存在二阶滞后项,需要对现有模型进行修正(采用GLS法),具体操作如下:

    1. 在方程界面下:Estimate --> Specification,在方程后增加ar(1) ar(2)

    在这里插入图片描述
    2. Option --> GLS,选择完成之后点击确定

    在这里插入图片描述
    3. 得到最后结果如下

    在这里插入图片描述
    故修正后的模型为:
    Y=0.7277GDP2170.485 Y = 0.7277GDP-2170.485

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判断模型是否存在序列相关