如何在Eviews定义自回归模型?

2021-09-09 10:56:43 0阅读

1、从时间的相关图阅读,自相关性在3个时间迟延有统计意义(棒型超过两边的置信区间)。2、回到Eviews的工作区,如图,选取模型估算。3、在模型估算窗口中,输入上图的算式,用户也可自行在模型包含截距,在这里我们使用AR(3)模型,输入gdp ar(1) ar(2) ar(3) ,4、如图,生成了自回归模型。5、如例,这里的时间的相关图在第四个时间段的统计意义不清晰,我们也可尝试加入AR(4), 从p-value上看,每一个p-value

1、从时间的相关图阅读,自相关性在3个时间迟延有统计意义(棒型超过两边的置信区间)。

如何在Eviews定义自回归模型?

2、回到Eviews的工作区,如图,选取模型估算。

如何在Eviews定义自回归模型?

3、在模型估算窗口中,输入上图的算式,用户也可自行在模型包含截距,在这里我们使用AR(3)模型,输入gdp ar(1) ar(2) ar(3) ,

如何在Eviews定义自回归模型?

4、如图,生成了自回归模型。

如何在Eviews定义自回归模型?

5、如例,这里的时间的相关图在第四个时间段的统计意义不清晰,我们也可尝试加入AR(4), 从p-value上看,每一个p-value值更接近0,这个自回归模型更好地解释了数据。

如何在Eviews定义自回归模型?

自相关函数的物理意义是什么?

书本都没有具体解释这个东西,下面说说我的理解:自相关函数是研究信号的相关性,特别是随机序列之类的,最重要的是理解相关性是什么东西。两个随机变量假如他们完全线性相关,以连续随机变量为例,那么他俩会有差不多的概率密度分布。例子:假如随机变量x,y,y=5x,那么x,y完全线性相关,X=5的概率和Y=25的概率是相等的,因此可以看出x,y,有相同关系的概率分布,期望成线性关系,方差成二次方关系。因此就是说线性相关性反应的是两个随机变量的之间概率的相关程度。

多元线性回归函数state怎么求?

首先你得明确多元线性回归的一般模型是Yi=β0 β1X1i β2X2i … βkXki μi i=1,2,…,n 其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient),ui为随机误差。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。 其次经典回归模型的基本假定有: 假定1 零均值假定 假定2 同方差假定(解释变量的方差为同一常数): 假定3 无自相关性: 假定4 随机误差项与解释变量不相关(这个假定自动成立): 假定5 随机误差项服从均值为零,方差为的正态分布: 假定6 解释变量之间不存在多重共线性: 得出E(βj)=βj E(βjxj)=βjxj E(ui)=0 最后得出期望

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