用var向量自回归模型做数据要有多少

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/15 13:30:47
VAR向量自回归模型与在险价值VaR一样吗

你这问题,好无语,你自己都知道含义,为什么还问呢?按照名字说意思,如果给你讲的话,我只能告诉你大概的意思,不能说的很详细,可以具体给你推荐两本书,自己去看就好.向量自回归是统计学中,时间序列的一种变形

向量自回归VAR 模型可以有几个变量?

这个不好说,要是你的数据比较长,滞后阶数也不大的话,放入的内生变量可多一点.一般不超过5个.再问:数据只有15个是把一些作为外生的么?再答:直接去掉或或看成外生,看结果而定。数据15个,估计多半还是去

这是我做出来的VAR(向量自回归模型)的结果.看不太懂.着急哎.

发现最近问计量的问题挺多.那我来试着回答一下:VAR模型建立的目的跟我们一般建立的单方程(单方程多元回归&时间序列)模型不太一样.首先它不基于任何先验的理论因此一般来说我们不分析一种变量对另一种变量的

求关于VAR向量自回归模型的中文书吗?

《计量经济学》书籍作者:孙敬水、图书出版社:清华大学出版社《应用计量经济学:时间序列分析(第二版)》,书籍作者:(美)恩德斯(Enders,W.) 著,杜江,谢志超 译,图书出版社:高等教育出版社这两

帮忙做一个二元线性logistic回归模型的数据计算,有具体的表格数据

额,本来看到这个问题很久,不想冒泡,因为做这种东西没有技术含量.但是出来冒泡的原因是:楼上的不要误导人,这么多变量还是线性回归?你是学统计的吗?何况不可能没有多重共线问题的.自己的建议:使用因子分析或

用spss做回归分析,模型拟合度50%行吗?

有点低.你有几个变量再问:四个自变量,两个控制变量,两个因变量。拟合度和变量个数有关系?再答:如果是管理学的实证分析拟合度不是最重要的问题再问:这样啊,我是学管理的,顺便问一下,用spss做回归分析的

格兰杰因果检验和向量自回归(VAR)模型问题

逻辑思路好像有问题.VAR模型建立之后,再用granger因果部分检验其合理性.而VAR模型的建立(即滞后阶数的选取),不是依据granger因果关系是否成立的.对于VAR模型,一般不选择外生变量.因

向量自回归模型的问题我想分析中国某省人力资本与城乡收入差距的关系,拟通过人均教育支出及食品支出的有关数据来反映人力资本的

你的这个有好几个变量,是不是应该建多元回归模型啊?自回归是一个变量自己跟自己的滞后项进行回归.在eviews中,可以做MA模型、AR模型和ARMA模型.一个变量建立自回归的时候,首先观察一个变量的线图

eviews运用用这些数据做单位根检验、协整分析、格兰杰因果、建立var模型、脉冲、方差分解.乱七八糟的,

我可以帮你做时间序列的平稳性检验,协整分析,格兰杰检验和误差修正模型.

用eviews做回归模型

在workfile里点击右键选newobject出来对话框选series然后命名y输入数据即可输入数据时用右键点击单元格选edit就能输入了

VAR模型中通不过格兰杰因果检验数据能做模型吗?

这个关系不大和你滞后阶数的设置有问题你可以把数据和参考论文发给我看看邮箱看我个人资料哈

VAR模型即向量自回归模型,一定在平稳的时间序列上才能建立吗?

时间序列必须平稳才能做后续分析否则建模就没有意义了再问:那么请问你知道向量自回归模型有何不足之处吗?它的缺漏在哪里?再答:没有考虑当期的影响。。。

用matlab做一个合适的回归模型,

clear;clc;y=[...196,63,252,84,126,14,49,49,266,49,105,98,77,14,56,245,133,133];x1=[66.290,40.964,72.

怎样用向量自回归模型(VAR)分析汇率与贸易之间的关系?

先做ADF检验,检验变量稳定性,然后建立协整模型,或者运用脉冲响应和方差分解.再问:汇率t=α1*汇率t-1+α2*贸易收支t-1+e1t贸易收支t=β1*汇率t-1+β2*贸易收支t-1+e2t上面

.granger因果检验和向量自回归(VAR)模型问题

明显EViews做的吧?其实你截下图更好了.我是这么理解的啊可能不对:一般来说VAR都是内生变量外生的话按照理论来加再看看显著性我想你可能上面这五个外生变量其实都是内生吧?就是一个五维向量格兰杰原因和

在econometrics中,怎么估计不同阶数VAR(向量自回归)模型呀?我的一个想法是用vgxvarx,但是输入中的s

模型类型与你研究的问题和你在理论上估计的结果有关当然你也可以多试几个模型看看那个结果最好阶数,应该就是lags滞后阶数,这个也是与数据有关,选择方法有几种.我知道的是按AIC和BIC标准选.可以用MA

我需要证明下面的这两组数据具有负相关性,而且具有必要的因果关系,用Eviews VAR模型

用2个序列的差分序列,线性回归,可通过显著性检验.不过,这时是增量之间的因果关系,现实背景解释起来比较麻烦.另外还尝试:协整检验通过后,建立误差修正模型,这反映的也是因果关系,但是其显著性比较危险.再