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一阶差分估计
请教stata处理动态面板数据问题
答:
随后,我们会采用-xtdpd-命令,将干扰项设定为 MA(1) 过程,此时,执行Sargan检验不再拒绝原假设。- 干扰项序列相关检验 AB91
一阶差分估计
量要求原始模型的干扰项不存在序列相关,显然,差分后的干扰项必然存在一阶序列相关,因此,我们需要检验差分方程的残差是否存在二阶(或更高阶)序列相关即可 默认...
过
差分
的后果
答:
估计
精度低,可以根据实际情况选择p、k。具体选择如下:1、对于有明显的线性趋势序列,
1阶差分
就可以实现平稳。2、有明显曲线趋势—2~3阶差分即可实现平稳。3、有固定周期的序列,需要进行步长=周期的差分。4、既有线性趋势又有周期的序列,需要做1阶差分提取趋势,再做步长=周期的差分提取周期。
能够修正序列相关的方法有
答:
能够修正序列相关的方法有科克伦奥克特迭代法、
一阶差分
法、广义差分法等。1、科克伦奥克特迭代法。迭代法也称辗转法,是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,跟迭代法相对应的是直接法,即一次性解决问题。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法,它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点...
面板专题 |
差分
GMM和系统GMM
估计
原理与Stata代码实现
答:
它在xtabond命令中的应用,如通过设置lags(滞后阶数)、premaxlags(工具变量数量)和endogenous(内生变量,默认无滞后)等选项,要求我们谨慎地检验扰动项的
一阶
自相关性,并进行过度识别检验(Sargan检验),确保模型的稳健性。系统GMM,作为一种更高级的
估计
方法,它结合了水平方程与
差分
方程的优势,...
自相关性如何解决?
答:
将式(1)滞后一个时期,则有 Yt-1=β0+β1xt-1+μt-1(2)μt-1=ρμt-2+vt-1 于是, (1)-ρ×(2),得Yt-ρYt-1=β0(1-ρ)+β1(xt-ρxt-1)+νt(3)Yt-ρYt-1=β1(xt-xt-1)+μt-μt-1=β1(xt-xt-1)+vt(4)ρ为自相关系数 也就是说,
一阶差分
法是广义差分法的...
高级计量经济学 16:短面板(上) (修正1)
答:
对此差分模型使用 OLS 估计即得到
一阶差分估计
量 ( First Differencing Estimator ),记为 。由于 不再出现在差分方程中,只要扰动项的一阶差分 与解释变量的一阶差分 不相关,则 就是一致的,这比 的严格外生性要求更弱,是 的优点。 不过,可以证明,在 下, 比 更有效率。因此,在实践上,主要使用 而不是 。
差分
法 原理讲解
答:
代数方程)来表示,把求解微分方程的问题改换成为求解代数方程的问题。在弹性力学中,用
差分
法和变分法解平面问题。“差分法”是在比较两个分数大小时,用“直除法”或者“化同法”等其他速算方式难以解决时可以采取的一种速算方式。是基于高中数学并应用于公考的资料分析速算高级技巧。
用Eviews对ARIMA模型建模,得到
一阶差分
自相关与偏自相关图不显著,之后...
答:
自相关系数在大约6期左右出现一个峰值 偏自相关也是如此 你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著 可以考虑ARMA((
1
,6),(1,6))试试,再
估计
一下ARMA(6,6),ARMA(3,3)
点差法的解题方法和技巧
答:
高
阶差分
法:为了提高近似的准确性,可以使用高阶差分法。例如,二阶中心差分法可以通过计算函数在当前点前后两个点和它们周围的两个点之间的差分值,来
估计
函数在当前点的二阶导数值。高阶差分法在一些特定的问题上可能会有更好的效果。注意边界条件:在应用差分法时,需要特别注意边界条件。边界点位置...
做回归分析,5个自变量,4个
一阶
平稳一个0阶平稳,是否可以直接拿来
估计
模 ...
答:
不可以直接用OLS模型
估计
。对那4个
一阶
平稳的
差分
,把差分后得到的平稳序列代入回归方程,进行估计。当然估计出来的系数反映的是变动之间的相关性了。差分就是把时间序列数据前后相减。
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