eviews出现自相关,自相关图和偏自相关图的问题
eviews出现自相关,观察自相关图和偏自相关图发现自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出,那公式改写的时候,我原来用的是lsycx,现在应该用lsycx...
eviews出现自相关,观察自相关图和偏自相关图发现自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出,那公式改写的时候,我原来用的是ls y c x,现在应该用ls y c x ar(1) ar(2) ar(10)吗?是不是哪一阶超出就写哪阶,还是离连续的阶数太远就可以不计了,我看书上说自相关拖尾而偏自相关在二阶结束,就可以基本认为是ar(2)过程,我就是不知道写公式的时候后面的ar()应该写几个,是不是必须从1一直写到10之类。不知道我表述的是不是清楚,有不清楚的可以再问我
请问如果最后确定的模型表达式为
LNY= 6.428778 + 0.000336X + 0.290765AR(1) - 0.424062AR(4)
(67.48944) (33.41633) (2.925011) (-5.102177)
在这样的条件下,已知一个x值怎么得到y,我不清楚ar()的算法是什么。能解答的话可以加分,谢谢 展开
请问如果最后确定的模型表达式为
LNY= 6.428778 + 0.000336X + 0.290765AR(1) - 0.424062AR(4)
(67.48944) (33.41633) (2.925011) (-5.102177)
在这样的条件下,已知一个x值怎么得到y,我不清楚ar()的算法是什么。能解答的话可以加分,谢谢 展开
2个回答
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不清楚你的数据是是时间序列还是截面数据?还有你这个是想用组合模型?还是想用arma来解决自相关的问题?我根据你的描述只能给出下面的解答。。。希望满意
既然自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出,自相关图用来确定移动平均部分的阶数,既ma(1),偏自相关图用来确定自相关部分的阶数,你没有说清楚偏自相关图是怎么衰减的,是指数衰减还是正弦震荡衰减,我根据你的描述只能暂时判断你可以在eviews里写ls y c x ma(1) ar(1) ar(2) ar(10)看看系数是否显著,然后再通过残差的自相关图和偏自相关图来进一步对模型修正,让残差通过Q检验。
至于ar(2)过程的特征是:自相关图呈现指数衰减,然后偏自相关图有两个峰值后节尾
你说不知道ar()写几,自相关部分的阶数是通过偏相关图判断,可以说是偏自相关图有n个峰值就是ar(n),在eviews里写的时候你是要写ar(1).ar(2)....ar(n)然后看他们是不是显著的
关于估计其实你这个模型的标准写法是
(1-0.290765L+ 0.424062L^4)(LNY-6.428778 +-0.000336X)=vt你要估计y你不仅需要当期的x还需要滞后1期和4期的x还有滞后1期和4期的y
既然自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出,自相关图用来确定移动平均部分的阶数,既ma(1),偏自相关图用来确定自相关部分的阶数,你没有说清楚偏自相关图是怎么衰减的,是指数衰减还是正弦震荡衰减,我根据你的描述只能暂时判断你可以在eviews里写ls y c x ma(1) ar(1) ar(2) ar(10)看看系数是否显著,然后再通过残差的自相关图和偏自相关图来进一步对模型修正,让残差通过Q检验。
至于ar(2)过程的特征是:自相关图呈现指数衰减,然后偏自相关图有两个峰值后节尾
你说不知道ar()写几,自相关部分的阶数是通过偏相关图判断,可以说是偏自相关图有n个峰值就是ar(n),在eviews里写的时候你是要写ar(1).ar(2)....ar(n)然后看他们是不是显著的
关于估计其实你这个模型的标准写法是
(1-0.290765L+ 0.424062L^4)(LNY-6.428778 +-0.000336X)=vt你要估计y你不仅需要当期的x还需要滞后1期和4期的x还有滞后1期和4期的y
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