时间序列数据做检验时用的原数据还是取对数后的数据
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/21 08:32:26
你可以到统计年鉴或者www.stats.gov.cn(中华人民共和国国家统计局网站)里去查找你需要的数据.气象方面,金融方面,中国城市化水平等社会化相关问题,股票指数(也属于金融领域了).时间序列模型
eviews数据分析可以做的我经常帮别人做类似的数据分析
小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离
最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了,另外就是Pearson相关系数或者Spearman相关系数用SPSS软件或者SAS软件都可以分析.用SPSS更简单.如果你用SPSS软件,分析的步骤如下:1.点击
属于时间序列预测如果用简单的回归模型来做并不是很准确的在spss中有一项是预测的菜单,其中就是考虑时间序列后的分析预测,有点类似于回归分析,但是它会考虑到时间序列的影响,同时也有自变量和因变量的
增加你delay的个数和神经元的个数试一下.
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
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
建立回归模型即可相关性可以通过相关分析来判断我经常帮别人做这类的数据分析
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.
当做是面板数据处理
首先,叙述用回归分析与随机时间序列技术的组合方法来处理大坝的监测数据.通常,回归分析后的残差序列并不满足白噪声假设,这个理论缺陷在一定程度上降低了监测的可靠性和预测的正确性.为此,采用鲍克斯-詹金斯方
求增长率,时间序列有多种.但常用的先求对数,然后后期数据减去前期数据,就可以了.如,求股票收益率等.
是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模.再问:就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了?可是协整
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
数据在哪里需要文字分析吗我的邮箱发给你了把数据和借鉴的论文一起发来哈
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
这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会
平稳看PROB值,小于0.05就是平稳
做单位根检验(主要方法是ADF)通过采用差分、滞后等形式就可以发现平稳的时间序列了不然可能出现数据伪回归现象