在EViews中,如何用ARMA模型对数据进行回归?
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在EViews中,如果一阶差分后的序列已经变得平稳,可以使用平稳时间序列模型进行回归分析。具体步骤如下:
1. 首先,在EViews中打开数据文件,并选择要进行回归分析的一阶差分序列。
2. 对一阶差分序列进行单位根检验,以确保其已经成为平稳时间序列。可以使用ADF检验或KPSS检验等常用的单位根检验方法。
3. 如果一阶差分序列已经通过单位根检验成为了平稳时间序列,可以使用平稳时间序列模型进行回归分析。常见的平稳时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。
4. 在EViews中,可以使用“Quick”或者“Specify Equation”命令来创建平稳时间序列模型,并进行回归分析。需要注意的是,在建立模型时应该根据实际情况选择合适的滞后阶数和移动平均阶数,以及其他模型参数。
5. 进行回归分析后,可以查看模型的拟合效果和统计显著性等指标,以评估模型的准确性和可靠性。
总之,对于一阶差分后的平稳时间序列,可以使用平稳时间序列模型进行回归分析,以探究变量之间的关系。
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2. 对一阶差分序列进行单位根检验,以确保其已经成为平稳时间序列。可以使用ADF检验或KPSS检验等常用的单位根检验方法。
3. 如果一阶差分序列已经通过单位根检验成为了平稳时间序列,可以使用平稳时间序列模型进行回归分析。常见的平稳时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。
4. 在EViews中,可以使用“Quick”或者“Specify Equation”命令来创建平稳时间序列模型,并进行回归分析。需要注意的是,在建立模型时应该根据实际情况选择合适的滞后阶数和移动平均阶数,以及其他模型参数。
5. 进行回归分析后,可以查看模型的拟合效果和统计显著性等指标,以评估模型的准确性和可靠性。
总之,对于一阶差分后的平稳时间序列,可以使用平稳时间序列模型进行回归分析,以探究变量之间的关系。
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