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如何建立var模型
Eviews
建立VAR模型
,如果选择的指标之间不存在格兰杰因果关系,还能做VAR...
答:
遇到一个非常棘手的问题:比如选择了三个数据,三个数据经过检验处理之后都是平稳的,然后,做格兰杰因果关系检验的时候,只有其中一个数据是另一个数据的格兰杰因果关系,那么,接下来做
VAR模型
的时候,是不是只能采用这两个数据呢?另外一个数据是不是要抛弃... 展开 fanz...
关于
VAR模型
的问题——VAR模型中因果检验显示x和y无关,但是根据现有理 ...
答:
换句话说,Granger因果并不能说明太多问题。关于变量间的相关关系,更多时候需要利用经济学的微观基础进行理论推导,然后才能辅以计量实证的检验。如果只是单纯地根据
VAR
的因果关系检验来决定
模型
的选择,就必然犯了Lucas批评的错误。所以建议先讨论微观基础,如果微观基础无误,即便VAR的因果检验没通过,也可以...
VAR模型
怎么通过eviews做预测
答:
工具/原料 电脑 EViews软件 方法/步骤
建立
工作文件,创建并编辑数据。结果如下图所示。 在命令行输入ls y c x,然后回车。
向量自回归
模型
适用于什么研究
答:
这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期均衡关系。VAR模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型,同时,向量自回归模型也被频繁地用于分析不同类型的随机误差项对系统变量的动态影响。如果变量之间不仅存在滞后影响,而不存在同期影响关系,则适合
建立VAR模型
,因为VAR模型实际上...
什么是
VAR模型
答:
value at risk:在险价值 就是对资产进行风险调整 比如你贷款给别人,算是你的资产,但是你有不能收回来的风险,在算
VAR
的时候就得除去这个可能的损失,表达就是在多少置信水平下,你的
var
是多少
var模型
主要是分析什么
答:
VAR
,也即Vector autoregression model,中文名字叫做向量自回归
模型
。简单来说,就是用模型刻画向量之间的数量关系。这就引出了VAR的适用前提∶①能进行回归,自然要求数据平稳,否则会发生伪回归;②回归在向量之间发生,向量之间自然需要存在一定的关系(统计意义上的因果关系),那么就要求通过格兰杰因果检验...
var模型
是什么
答:
是一种时间序列数据的分析
模型
,也是向量自回归模型,一般检验内容包括因果检验,模型滞后期,方差分解,脉冲响应函数等
求助,用isight
建立
近似
模型
,响应面法
答:
1,原始数据不平稳,不能
建立VAR模型
,只能建立VEC模型.2,运用VAR模型或者VEC模型,一般都要做格兰杰检验,不然得不出有效的实证分析信息.3,顺序:单位根-平稳-VAR-格兰杰;单位根-不平稳-协整-VEC-格兰杰 4,二阶差分协整应该还是用原始数据做吧,我个人认为是这样的,改天去问问老师去.
在
VAR建立模型
中,原序列非平稳,二阶差分平稳后,
建立VAR模型
是用原序列...
答:
VAR
需要平稳序列。如果想用不平稳的原序列的话 可以考虑误差修正
模型
(ECM)。误差修正模型是有约束的VAR 你可以理解为升级版的VAR(所以不平稳才能使用)
VAR模型
平稳性及协整检验???怎么办
答:
1、原数据不平稳是可以
建立VAR模型
的。2、我认为建立VAR模型用源数据,由于差分消除了变量长期上的经济信息,因此此时只可以分析变量间的短期因果关系。3、协整检验是为了判断有相同趋势的两个甚至多个序列之间是否存在长期均衡关系,做此检验的目的是防止伪回归。建议jj检验,但需要选择最优的滞后期(与VAR...
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