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什么时候用var模型
什么
是
VAR模型
答:
向量自回归模型,简单的讲就是看过去的变量预测将来的变量。
VAR模型
描述在同一样本期间内的n个变量(内生变量)可以作为它们过去值的线性函数。例1.Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n 本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系,比较一般的情况是:Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+β...
var模型
的样本长度有
什么
要求?
答:
通常情况下同一系统的几个研究变量之间均有着相互依旧关系,因而为更好的利用各变量的此类关系,此时可以
使用VAR模型
(Vector autoregressive model)进行多变量预测。VAR模型的构建流程较为复杂 通常情况下,VAR模型需要满足单位根检验,如果没有单位根则直接构建VAR模型即可,如果研究变量有单位根,则说明不...
时间
序列-
VAR
答:
为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。本章所要介绍的向量自回归模型(vector autoregression, VAR)和向量误差修正模型(vector error correction model, VEC)就是非结构化的多方程模型。向量自回归(VAR)是基于数据的统计性质建立模型
VAR模型
把系统中每一个内生变量作...
var模型
是目的
答:
预测相互联系的
时间
序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。根据豆瓣读书《
VAR模型
》的概念得知,目的是预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。《VAR模型》是AR模型的推广,是一种常用的计量经济模型。
var模型
的适用条件是
什么
答:
服从正态分布
两个国家能
用var模型
吗
答:
能。两个国家的经济数据可以
用VAR模型
进行分析和预测,分析两个国家的经济数据时,可以将它们的关键宏观经济变量作为VAR模型的变量,例如GDP、通货膨胀率、汇率等。
VaR模型
应用中需注意的数据、缺陷和前提假设问题
答:
1. 数据问题
使用VaR模型
时,依赖于充足的、具有代表性的历史数据进行统计分析。如果数据库无法满足风险计量的需求,可能得出的结论并不准确。市场数据的不成熟和异常变化,如市场炒作和消息影响,使得数据缺乏可信度。2. 缺陷与局限VaR方法主要基于过去的收益特性预测风险,但它仅关注风险的统计特征,而忽视...
ARMA模型与
VAR模型
在eviews中有
什么
区别?就是二者在建模过程中的
使用
范...
答:
ARMA 模型(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究
时间
序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成。VAR模型是AR模型的推广,而ARMA模型包含AR模型,如果扰动项没有滞后最好
用VAR模型
,如果扰动项有滞后,则用ARMA模型 ...
什么
是证券
VAR
方法?
答:
VaR
方法(Value at Risk,简称VaR),称为风险价值
模型
,也称受险价值方法、在险价值方法,常用于金融机构的风险管理,于1993年提出。在市场正常波动下,某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切的是指,在一定概率水平(置信度)下,某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。...
var模型
的介绍
答:
如:vara:integer; (定义变量a,类型为整数)
var
u:array[1..100]of integer;(定义数组u,下标由1至100,数组单元类型为整数) 常用变量类型(具体见 变量 词条): integer 整型 longint 长整型 real 实数型 char 字符型 string 字符串 array 数组 …… 当同时定义多个变量时,只需
使用
一次v...
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