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估计回归方程和检验自相关性
判断
回归
模型是否存在一阶
自相关性
的方法,存在如何补救
答:
判断方法:利用eviews软件进行偏相关系数
检验
,在
方程
窗口点击view—residual test—correlogramqstatistics,观察左边的图形,如果条形图超出了虚线,则认为存在自相关性,根据超出虚线 的条数,判断它是几阶的。补救方法:可以采用迭代估计法,在LS命令中加入AR(1),如果是二阶,再加入一个AR(2)
协整
检验
通过后的
回归方程
要不要检验多重共线性
和自相关
?
答:
从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出,只有在同方差和非
自相关性
的条件下,OLS
估计
才具有最小方差性。当模型存在自相关性时,OLS估计仍然是无偏估计,但不再具有有效性。这与存在异方差性时的情况一样,说明存在其他的参数估计方法,其估计误差小于OLS估计的误差,也就是说,对于存在自相关性的模型...
运用什么方法判断
方程
是否存在
自相关
答:
自相关
又称
序列相关
,是指总体
回归
模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。 自相关产生的原因有很多,一般认为主要有一下几种,经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关,经济行为的滞后性引起随机误差项自相关,一些随机偶然因素的干扰引起随机误差项自相关,模型设定误差引起...
如何用eviews做序列
自相关检验
答:
如何在Eviews中进行序列
自相关检验
?以下是一个步骤指南:首先,启动Eviews7,通过点击【File】菜单的【New】选项,选择【Workfile...】,快捷键是“Ctrl+N”,你将看到数据输入界面。确保你选择合适的数据类型。年度数据选择“Annual”,例如1999年至2014年的数据,输入文件名,注意此处不支持汉字。设置...
怎么
检验
线性
回归
模型的显著性和线性关系?
答:
线性
回归检验
方式主要有以下几种:1.拟合优度检验(R方检验):通过计算决定系数(R方)来评估模型对数据的拟合程度。R方越接近1,说明模型拟合效果越好;越接近0,说明模型拟合效果越差。2.F检验:用于
检验回归方程
的显著性。F统计量表示回归方程中所有自变量对因变量的影响是否显著。如果F值大于临界值...
如何用eviews做序列
自相关检验
答:
可以看出
回归方程
为“Y=45472.22+0.835076X1+0.758406X2”;然后点击上面的【Name】,随机命名名称,点击【OK】就可以了。6、上面的方式就已经建立这个模型,打开刚刚命名的文件,看“D-W”值,我们这里是看这个德宾沃森统计量是否大于1,大于1就没有
自相关
,小于1就需要进行自相关的修正了。
回归
分析主要研究什么关系?
答:
按照自变量和因变量之间的关系类型,分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析研究的主要问题是:1、确定Y与X间的定量关系表达式,这种表达式称为
回归方程
。2、对求得的回归方程的可信度进行
检验
。3、判断自变量X对因变量Y有无影响。4、利用所求得的回归方程进行预测和控制。
怎样
检验回归方程
的显著性
答:
2.假设随机误差项具有同方差假设,即其方差相等,可以通过t检验或方差分析等方法来检验该假设。3.假设随机误差项无
自相关
,可以使用卡方检验来检验该假设。4.假设随机误差项与解释变量X之间不相关,可以使用
相关性检验
来检验该假设。5.假设随机误差项服从正态分布,可以使用正态分布分布表来检验该假设。...
多元
回归
模型的
检验
有哪些?
答:
= 1,2,…,k),式中是回归系数的标准差。
回归方程
的显著性检验。回归方程的显著性检验是检验所有自变量作为一个整体与因变量之间是否有显著的线性
相关
关系。显著性检验是通过F检验进行的。F检验值的计算公式是:F(k,n-k-1)=多元回归方程的显著
性检验与
一元回归方程类似,在此也不再赘述。
自回归
预测法什么是自回归预测法
答:
自回归
预测法是一种基于时间序列数据分析的预测技术,它关注的是预测目标的历史数值在不同时间点之间存在的相互影响,即所谓的
自相关性
。这种方法的核心思想是通过建立回归模型,以预测对象的历史数据为因变量,同时考虑该对象自身在过去特定时期内的数据作为自变量。具体操作步骤是,将一个变量的历史数据构造...
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