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VAR模型结果分析
var模型
的方差分解?
答:
对于理解和预测经济系统的稳定性与动态性,无疑是一把不可或缺的钥匙。总的来说,
VAR模型
的方差分解是经济
分析
中的重要步骤,它揭示了变量间的微妙交互,为我们提供了深入理解经济行为和决策过程的窗口。通过这种分解,我们可以更精确地评估风险,优化政策,以及在瞬息万变的经济环境中保持敏锐的洞察力。
VAR
方法的
VaR
的计算系数
答:
2、置信水平α。一般来说对置信区间的选择在一定程度上反映了金融机构对风险的不同偏好。选择较大的置信水平意味着其对风险比较厌恶,希望能得到把握性较大的预测
结果
,希望
模型
对于极端事件的预测准确性较高。根据各自的风险偏好不同,选择的置信区间也各不相同。比如J.P. Morgan与美洲银行选择95%,花旗...
VAR模型分析
中遇到的一些问题,急需帮助!与granger也相关!
答:
这个没错。2.LNREERt=#+#LNREERt-1+#LNREERt-2 (没有加入LNEX,因为△LNEX does not Granger Cause △LNREER,也就是说LNEX是LNREER的外生变量)这个错了,要加入LNEX滞后项。这意味着无论granger的检验
结果
如何,都是要把所有变量都包含进去作为内生变量构建
VAR模型
。3.那granger检验对于VAR ...
求助各位高手,有关
VAR模型
的残差向量
分析
答:
本人在用
VAR模型
做欧元区各国的冲击相关性
分析
,基本思路如下:1、用VAR对欧元区各国的经济增长率和通胀率进行回归,模型:X(t)=X(t-1) +e(t),其中 ;2、求出var[ey(t)]、var[ep(t)]和cov[ey(t),ep(t)],根据这几个值和几个公式算出转换矩阵C,然后令A=C*e(t),其中A是表示...
VAR模型
的Granger检验
结果
怎么看,表示看不懂
答:
你这是用什么软件做的,感觉跟平时见得不大一样...但是你这个Granger都大于0.05基本可以认为不存在因果关系,下面这个如果在显著性水平位0.1时可以认为存在因果关系。
以y为因变量,以x为自变量的双变量
var模型
是什么?
答:
VAR模型
是一种灵活的模型,在不需要进行严格的经济学假设前提下,能够捕捉多个变量之间的复杂动态关系。但是,由于VAR模型没有考虑其他可能影响y的外生变量,因此可能存在遗漏变量偏误问题。此外,VAR模型的参数较多,需要进行充分的数据处理和统计检验,才能得到可靠的
结果
。
多维时间序列——ARMA模型简介、
VAR模型
答:
探索多维时间序列的奥秘:ARMA模型与
VAR模型
详解 在时间序列
分析
的领域,多维度的时间序列以其复杂性引人入胜。本文将深入探讨多维平稳序列的概念,以及其中的关键模型——ARMA模型(特别是VARMA模型)和VAR(p)模型的特性和估计方法。一、多维平稳序列的基石当m个时间序列组成的向量 { }在任意固定时间t下...
var模型
适用于什么研究
答:
1、宏观经济
分析
:
var模型
可以用于解释宏观经济变量之间的关系,如GDP、通货膨胀、失业率等。通过估计var模型的参数,可以分析这些变量之间的动态关系,并预测宏观经济变量的未来走势。2、货币政策评估:var模型可以用于评估货币政策措施对经济的影响。通过将货币政策变量(如利率)与宏观经济变量进行建模,可以...
var模型
的var模型
答:
(5)最近,美国华盛顿国际金融研究所针对当前的主要信用风险模型以及资产组合模型进行了
分析
测试,旨在找出衡量信用风险的最好方法,为计量信用风险确定一种比较规范的模型,并用于确定资本金的分配,从而为国际银行业的发展及其风险监管创造条件,并计划与巴塞尔银行委员会合作进行这方面的工作。VaR风险控制模型一.
VaR模型
基本...
VaR模型
应用中需注意的数据、缺陷和前提假设问题
答:
尽管
VaR模型
在金融风险管理中表现出色,但在实际应用中,我们需关注以下几个关键问题:1. 数据问题使用VaR模型时,依赖于充足的、具有代表性的历史数据进行统计
分析
。如果数据库无法满足风险计量的需求,可能得出的结论并不准确。市场数据的不成熟和异常变化,如市场炒作和消息影响,使得数据缺乏可信度。2. ...
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