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一阶差分估计
向量误差修正模型
答:
如 a)
一阶差分
项的使用消除了变量可能存在的趋势因素,从而避免了虚假回归问题; b)一阶差分项的使用也消除模型可能存在的多重共线性问题; c)误差修正项的引入保证了变量水平值的信息没有被忽视; d)由于误差修正项本身的平稳性,使得该模型可以用经典的回归方法进行
估计
,...
stata 自相关 广义
差分
步骤
答:
差分的阶 称为阶的差分,即前向
阶差分
,如果数学运用根据数学归纳法,有其中,为二项式系数。特别的,有前向差分有时候也称作数列的二项式变换。首先来看在“无限演算”中所使用的Df(x) = Limit[f(x+h)-f(x),h -> 0]这是定义微分算子D的性质。“有限演算”基于由Δf(x)=f(x+
1
)-f(x...
谁可以帮忙提供几篇关于ARIMA预测问题的论文!
答:
一阶差分
、季节差分后的序列的相关系数和偏相关系数如图4所示。 图4、季节差分序列的相关系数和偏相关系数 由上图可以看到,时间序列的自相关系数基本上都落入了置信区间,且逐渐趋于零。可以判断该时间序列平稳。 4.ARMA模型的识别、参数
估计
及检验: 以AIC原则定阶。AIC准则称为最小信息的辨识模型阶数准则。该准则...
数值计算day7-数值微分
答:
Richardson外推加速算法能够把两个低精度的方法组合成一个高精度的计算方法,假设 是一种数值微分计算方法, 是
估计
的微分, 和 是估计误差,可以看到,具有二阶精度,如果把间距调整为 ,则 其精度仍是二阶的。但是有: 因此, 可以看到,具有四阶精度。举个例子,考虑
一阶
微分的...
求教STATA中面板数据单位根检验的做法
答:
Augmented by 1 lags (average)t-bar cv10 cv5 cv1 W[t-bar] P-value -2.348 -1.700 -1.750 -1.850 -4.272 0.000 同样说明没有单位根。如果存在单位根,则需要进行
一阶差分
,并再次进行单位根检验,输入以下命令:levinlin D.变量名,lags(1)Stata的作...
面板数据模型
估计
一般要做哪些步骤
答:
所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列,其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同
阶
单整。步骤三:面板模型的选择与回归。面板数据模型的选择通常有三种形式:一种是混合
估计
模型(Pooled Regression Model)。如果从时间上看,不同个体...
如何用spss做最优arma预测模型的具体过程
答:
打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram.这里有几个参数:level=0,表示对原序列作图,1st difference=1表示对
一阶差分
作图,2nd表示对二阶差分作图,lags表示最大滞后阶数.使用默认参数就可以.有时候可能会出现near singular matrix的错误,你可以随意调整lags的取值,直到OK就行...
时间序列分析模型——ARIMA模型
答:
即模型属于AR、MA、ARMA中的哪一种。这主要是通过 模型识别 来解决的。 (3)确定变量的滞后阶数。即和的数字。这也是通过 模型识别 完成的。 4、ARIMA模型的识别 ARIMA模型识别的工具为自相关系数(AC)和偏自相关系数(PAC)。 自相关系数: 时间序列滞后k
阶
的自相关系数由下式
估计
:其中是序列的样本均值,这是...
如何学习偏最小二乘法
答:
而且,由于差分方法损失了一个观察值,这在小样本的情况下是极不可取的。另外,
一阶差分
方法在截面样本中是不宜利用的。 1 主成分分析 主成分分析的计算结果必然受到重叠信息的影响。因此,当人为地采用一些无益的相关变量时,无论从方向上还是从数量上,都会扭曲客观结论。在主成分分析之前,对变量系统的确定必须是慎...
在存在AR(
1
)自相关的情形下,用什么
估计
方法能够得到BLUE估计量?简述这 ...
答:
【答案】:只要
一阶
自相关系数已知或可通过相关
估计
得出,广义
差分
法的估计量就为最佳线性无偏估计量。另外,如果观测值较少,可以通过Prais-Winsten变换对第一组观测值(第一个解释变量观测值和第一个被解释变量观测值)进行变换。
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