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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围?哪个更优?
如题所述
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推荐答案 推荐于2016-05-29
V
AR模型
是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。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
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模型
——ARIMA模型
答:
ARIMA模型与ARMA模型的区别:ARMA模型是针对平稳时间序列建立的模型。ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模
。换句话说,非平稳时间序列要建立ARMA模型,首先需要经过差分转化为平稳时间序列,然后建立ARMA模型。 2、ARIMA模型的原理。 正如前面介绍,ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。 AR模型的形式如下: 其中:参数为常数,...
var模型的建模
步骤
eviews
答:
模型≠商品。任何物件定义为商品之前的研发
过程中
形态均为模型,当定义型号、规格并匹配相应价格的时候,模型将会以商品形式呈现出来。从广义上讲:如果一件事物能随着另一件事物的改变而改变,那么此事物就是另一件事物的模型。
模型的
作用就是表达不同概念的性质,一个概念可以使很多模型发生不同程度的改...
如何用
eviews
预测未来值
答:
1、打开Eviews软件并导入数据。可以通过菜单栏的File,Open来打开数据文件,或者通过Data->Quick->Openworkfile来新建一个工作文件。2、选择一个适当的模型进行建立。
在Eviews中
,常用的预测模型包括自回归移动平均模型(
ARMA
)、自回归积分移动平均模型(ARIMA)、向量自回归模型(
VAR
)等。选择合适的模型...
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