时间序列数据ADF检验及修正

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 13:00:48
时间序列数据ADF检验及修正
谁帮我用eviews对以下数据做下ADF检验 协整检验和格兰杰因果检验

(一)、ADF是单位根检验,第一列数据y做ADF检验,结果如下NullHypothesis:YhasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0

EVIEWS做ADF检验得出时间序列是1阶单整,那么如何对该序列做1阶拆分?

1.用差分前的序列数据(x,y);2.最小二乘:quick——estimateequation中输入:ycx运行即可3.结果分析:把回归的残差序列命名为e命令窗口:seriese=resid对生成的序

用eviews做ADF做检验,为什么不同几组数据临界值相同?

因为临界值不是变量.ADF检验的teststatistic是一个变量.从随机过程角度看,每一个teststatistic都是一个随机变量.你做出结果建立在不同的DGP和数据上,结果自然是不同的.临界值

求大神用eviews 将下列数据做ADF检验,engel-Granger法协整检验,误差修正模型,Granger 因果关

数据太少做时间序列一般要有20年数据很快帮你搞定再问:ok,这就给你发过去!

Eviews中用ADF检验如何辨别时间序列平稳性

接受原假设,从算出来的检验统计量-3.352668都大于各临界值,可以认为你的序列在这些显著性水平下都是非平稳的.不能通过ADF检验.这些你可以参考一下易丹辉的书,易丹辉数据分析与Eviews应用.

请问对于时间序列数据的一般性处理,比如单位根检验、协整,用eviews和stata哪一个计量更好,更简易?

时间序列的处理还是用Eviews软件好一些,毕竟是Eviews是专门处理时间序列数据的

计量经济学中用怀特(White)检验修正了异方差性,进行自相关检验时发现该模型还有序列自相关,该如何修正

看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的;但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS(可行广义二乘),可同时达到目的.广义差分

为什么用EViews每次对同一个时间序列做的ADF检验结果都不一样

您好,很高兴为您  每次计算的滞后阶数都不同,计算结果肯定有变化.  如果是同一数据的话按照Eviews的最优判定滞后阶数不应该有差别,估计楼主的resid_B序列是通过某种方式生成的,因此每次检验序

金融时间序列数据是什么

怎么给你说呢,学术化的定义很多,通俗点的例子,某只股票一段时期的价格数据按既定的时间顺序排列就可以称之为一种金融时间序列数据.

关于Eviews中用ADF检验如何辨别时间序列平稳性的问题

你的这个序列含单位根,是非平稳的但我不知道你选的哪种单位根检验,带漂移项和趋势项吗?如果都带着还是这种结果只能差分一次了

eviews时间序列平稳性检验ADF如何判断?如图

这个输出结果应该这样看:从上往下分为2个部分最上面的部分是ADF检验的结论部分,看的时候看prob这列的值,这个越小就表明越不可能存在单位根,小的标准就看你选择置信水平,比如你选择5%,那么小于5%就

ADF检验eviews

不知阁下用的是哪个版本,第二个一般选level,第四个没规定具体是几阶滞后项,我用的使EVIEws5.0版本,滞后项是自动选择的;一般进行ADF检验要分3步:1对原始时间序列进行检验,此时第二项选le

截面数据怎么修正自相关?eviews能做吗?(尽管自相关普遍存在时间序列数据,但是截面数据仍然可能存在)

可以做的广义差分可以我经常帮别人做这类的数据分析再问:您好!我知道广义差分可以修正自相关,但这种方法不是也是针对时间序列的吗?涉及到Y(t)和Y(t-1)的哇。有没有专门修正截面数据自相关的??还是说

关于时间序列数据与横截面数据的区别问题

他概念的意思举例说明吧,!“不同单位”?比如说2012年1月1日某个产品人报不同单位有销量,市场占有率,库存量等.“同一时间对不同总体的数量进行观察”比如:几本书的销量,在1号,2号,3号,.他们的销

adf检验是什么

根据ADF检验结果,可说明数据是否是同阶单整的(同阶单整即说明二者是协整的,这是一种协整检验的方法),协整数据才可以做进一步分析,否则会出现误差导致结论失效.不是协整的数据,可以通过一阶,甚至二阶差分

怎样做ADF检验?

用EVIEWS和STATA就可以做啦也可以做其他形式的单位根检验

关于多元线性回归问题~按照常规(ols-多重共线性-异方差检验-序列相关检验)做完后,发现数据是不平稳的(因为是时间序列

时间序列的话应该先检验数据是不是平稳的在做回归,不平稳的话就没有意义了,可以尝试先做差分在看看是否平稳在做回归

如何在eviews中检验时间序列数据的平稳性

平稳看PROB值,小于0.05就是平稳