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怎么看存不存在自相关

自相关称序列相关指总体归模型随机误差项间存相关关系即同观测点误差项彼相关自相关产原般认主要几种经济变量惯性作用引起随机误差项自相关经济行滞性引起随机误差项自相关些随机偶素干扰引起随机误差项自相关模型设定误差引起随机误差项自相关...

对时间序列 ,spss可以通过 时间序列分析中的 acf 和 pacf 图这些来判断 如果不是时间序列的,spss 只有 dw 一个检验方法, 总的来说,spss对自相关检验的方法有限,建议用 eviews 或者 stata

从这个结果来看,并不存在自相关,从第一图来看,ACF值都不能突破阈值,从第二图中,Box-Ljung Test, 所有的滞后项都是不显著的,这无法拒绝Box-Ljung Test的原假设。

一阶自相关检验: 1)OLS估计出模型,得出DW值; 2)查表:在德宾-沃森d统计量找到你估计模型的n(样本容量)和k(解释变量个数)及a对应的dl和du; 3)把DW和dl 和du作比较:DW《dl和4-dl

从你给的自相关图看,被检验的序列没有自行关,你看它的自相关函数的Q的prob都比较大,说明自相关是不显著的。 level因该是说你需要计算的阶数, 差分则是指对原序列做差分后,对差分序列再做检验

一、图示法 图示法是一种很直观的检验方法,它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性。把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数,求出残差项,并把作为随机误差项的估计值,画出的散点图。由于把残差项作为随机误差项的估...

自相关又称序列相关,是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。 自相关产生的原因有很多,一般认为主要有一下几种,经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关,经济行为的滞后性引起随机误差项自相关,一...

怎么会无法确定呢?检验自相关的方法有很多的,随便找本书翻翻好了,比如,DW、GB什么的。 关键问题是,你直觉上要首先确定是否存在自相关。比如说,你选取了股票价格变量,那直觉上就会有自相关的问题。像你说的,不能确定,那么一般来说问题都...

计算机语言中的var:Pascal: VAR 在Pascal 作为程序的保留字,用于定义变量。 如:var a:integer;(定义变量a,类型为整数) var u:array1.。100of integer;(定义数组u,下标由1至100,数组单元类型为整数)

看DW值 然后慢慢校正模型

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