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检验残差序列是否存在自相关
ARCH模型估计方法有哪些?
答:
Residual Diagnostics(
残差
诊断):残差是指模型拟合后的实际值与预测值之间的差异。残差诊断可以帮助我们确定模型是否有足够的拟合性,并且
是否存在
系统性偏差。例如,我们可以通过残差的正态性
检验
、残差的
自相关
性检验、残差的异方差性检验等方式来进行残差诊断。Parameter Significance(参数显著性):ARCH...
自相关
的后果
答:
如果造成自相关的原因是错误地设定了模型中的数学形式,导致无法正确反映经济变量的真实情况,此时适当的方法就是改变初始的线性形式,使用其他数学形式进行估计,并重新
检验
在新的形式下所得
残差
,如果此时不
存在自相关
,则认为该数学形式便是合适的模型。在这种情况下,对于一阶自相关的形式,解决的办法是...
线性回归
检验
方式有哪些?
答:
4.
残差
分析:通过观察残差图和计算残差平方和来评估模型的拟合效果。理想的残差图应该是水平的,且残差平方和较小。如果残差图中存在明显的弯曲或倾斜,或者残差平方和较大,则说明模型可能存在问题。5.D-W
检验
:用于检验回归模型
是否存在
一阶
自相关
。D-W统计量越接近2,说明模型不存在一阶自相关;越...
如何理解“标准
残差
”?
答:
标准
残差
,就是各残差的标准方差,即是残差的平方和除以(残差个数-1)的平方根 。以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0,σ2)。(δ-残差的均值)/残差的标准差,称为标准化残差,以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0,1)。实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的...
为什么说ar模型谱估计与线性预测功率谱
答:
式:n本数σ2拟合
残差
平d、p、q参数其:p、q范围线n较取n比例n较取logn倍数实际应用p、q般超24. 自归综合移平均ARIMA(p,d,q)模型(1)模型识别平稳间
序列
偏相关系数φk
自相关
系数rk均截尾且缓慢衰减收敛则该间序列能ARIMA(p,d,q)模型(2)模型含义模型形式类似ARMA(p,q)模型数据必须经特殊处理特别线性间...
金属矿产品市场风险预测模型
答:
广义自回归条件异方差模型(GARCH 模型)对各指数的波动性进行分析。具体建模步骤如下:①对收益率序列进行平稳性和自相关性
检验
;②根据相关系数和Q 统计量进行ARMA模型识别;③建立均值方程,根据
残差自相关
性检验确定模型拟合效果,并运用LM方法对
序列残差
项进行ARCH效应检验;④采用极大似然法进行GARCH模型的参数估计;⑤根...
如何确定线性平稳时间的
序列
分析?
答:
自相关
函数(ACF)和偏自相关函数(PACF):线性平稳时间序列的自相关函数应该迅速衰减到零,而偏自相关函数应该在滞后阶数大于其阶数后截尾。我们可以计算时间序列的ACF和PACF,并检查它们是否符合这些条件。单位根
检验
:为了确定时间
序列是否
是平稳的,我们可以进行单位根检验,如ADF检验。这个检验的原假设是...
第三节 违背基本假设的情况
答:
和简单相关系数对比容易得到它的范围是 。 当 接近 -1 时表明误差
序列存在
负相关,当 接近 1 时表明误差序列存在正相关。 还是有一个问题就是,误差序列 的真实值是未知的,那么我们就只能使用其估计值:
残差
去代替。这就可以得到
自相关
系数的估计值 。 估计是可以的,但是这样又产生了一个问题,就是这个 作为 ...
为什么时间
序列
做回归时只需协整
检验
就够了,不需要以前的经典回归检验...
答:
原因:只有同阶单整,变量之间才有共同的增长趋势,才能同涨同落。时间
序列
的协整
检验
:先做回归,后做协整检验。时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法,在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛...
序列相关
性和异方差性什么区别
答:
也可以说成autocorrelation.在时间
序列
里,一般是指模型的干扰项(error terms)
存在
时间上的
自相关
性 -- errors are autocorrelated,也可以指统计模型评估之后,其惨差(residuals),存在时间上的自相关性 -- residuals are autocorrelated.关于异方差性,则是指干扰项的方差会根据时间发生变化....
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