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已知样本回归模型残差的一阶自相关
回归残差
存在
一阶自相关
吗
答:
H_0:不存在
一阶自相关 阶
自相关性可以表示为: 是满足
回归模型
基本要求的随机误差项。我们称之为p 阶自回归形式,或
模型
存在 p 阶自相关日如果回归没有序列相关性,则回归残差将随时间不相关,Durbin-Watson统计量的值将等于2(1-0)=2。
一阶自回归模型
需要做哪些方面的检验
答:
一、自
回归模型
所解决问题的核心是自相关,如果觉得
样本
数据之间存在自相关,可以做DW检验(
1阶
),当然自相关可能是1阶的,也可能是高阶的,如果DW检验并进行处理之后自相关问题仍然存在,即存在自相关,此时存在高
阶自相关
,此时用LM检验,确定自相关的阶数,然后在最小二乘法里假如AR(2)、AR(3...
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)
在eviews8.0 做
回归
分析发现有
自相关
问题。 之后在建模后加入ar(
1
...
答:
修正的话,用ar(1)可以修正,AR(1)是
回归残差
项
一阶自相关
回归模型
中引入变量的一般原则是什么?
答:
(1)如果
模型
中包含截距项,则一个质变量有m种特征,只需引入(m-1)个虚拟变量。(2)如果模型中不包含截距项,则一个质变量有m种特征,需引入m个虚拟变量。
一阶自相关
怎么修正
答:
1、差分方法,可以将时间序列进行差分,即将当前值减去前一个值,得到一个新的序列。2、回归方法,可以使用
回归模型
对
一阶自相关
进行修正。将时间序列的当前值作为因变量,前一个值作为自变量,建立一个线性回归模型,使用
残差
进行进一步的分析。
第三节 违背基本假设的情况
答:
简单点来说就是误差项之间存在相关关系。 这种自相关包括
一阶自相关
与 多阶自相关。 这在现实生活中也是很常见的。比如说金融危机一般都是要延后两三年才会有很显著的负面影响。另外时间序列
模型
本质上也就是一种自相关的模型。 (1)遗漏关键变量; (2)经济变量的滞后性; (3)采用错误的
回归
函数形式; (4)...
对于某
样本回归模型
,已求得dw的值为d
答:
D-W检验是目前检验序列相关性最为常用的方法,但它只适用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题。在使用该方法时前,必须注意该方法的适用条件。
回归模型
含有截距项,即截距项不为零;解释变量是非随机的;随机误差项为
一阶自相关
,即;回归模型中不应含有滞后内生变量作为解释变量,即不应出现下列形式: ...
5.1
自相关
(一)-DW检验和LM检验
答:
拉格朗日乘子检验(LM检验)LM检验更为通用,适用于
一阶
和高
阶自相关
,对于多元模型,涉及滞后项的自相关检验如下:构建辅助
回归模型
,类似于White检验。提出假设:无自相关或存在自相关。计算统计量,比较原
样本
个数、滞后阶数和滞后后的样本容量。回归后的可决系数在置信水平下,若接受原假设,反之则拒绝...
计量经济学考试重点
答:
(
1
)
样本回归
直线必然通过点X的均值和点Y的均值; (2)预测值Y的平均值与实际值Y的平均值相等; (3)
残差
ei均值为零; (4)残差ei与解释变量X不
相关
。 21、普通最小乘估计量的特性: (1)无偏性:E(β0)= β0,E(β1)= β1由不同样本得到的β0和β1可能大于或小于总体的β1和β0,但平均起来等于总体参数...
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多元线性回归模型中的偏回归系数
多重共线性的实质是样本现象
检验自相关的方法有
广义差分方程的正确形式
下列用于检验自相关性的方法有
下列哪个选项不是自相关性的后果
修正的可决系数大于可决系数
dw检验的原假设是什么
dw检验适用于下列哪种情况的检验