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var模型估计结果怎么看
证券投资分析教材解读:风险管理
VaR
方法
答:
(2)缺点:需要繁杂的电脑技术和大量的复杂抽样,既昂贵且费时;对于代表价格变动的随机
模型
,若是选择不当,会导致模型风险的产生;模拟所需的样本数必须要足够大,才能使
估计
出的分布得以与真实的分布接近。三、
VaR
的应用 VaR的全面性、简明性、实用性决定了其在金融风险管理中有着广泛的应用基础,主要...
风险价值法的
VaR模型
答:
现在来检验该
模型
的可靠性。根据3种指数的
VaR
来预测下一个交易日的指数变动下限,并比较该下限和实际收盘价,看预测的
结果
与我们期望值之间的差别。图2、图3、图4是3个指数于2000年4月3日至6月2日的实际走势与利用VaR预期下限的拟合图形。现将样本区间内实际收盘指数低于预测下限的天数与95%置信度情况下的可能...
var模型估计结果怎么
写出来
答:
列A、C代表内生变量。行A(-1),A(-2)C(-1) C(-2)是相对应的滞后项,行列对应每个有三行,第一行是系数,第二行标准差,第三行T值。向量自回归模型简称
VAR模型
,是一种常用的计量经济模型。
什么是
VAR模型
答:
向量自回归模型,简单的讲就是看过去的变量预测将来的变量。
VAR模型
描述在同一样本期间内的n个变量(内生变量)可以作为它们过去值的线性函数。例1.Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n 本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系,比较一般的情况是:Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+β...
VAR模型
---方差分解
答:
方差分解:
VAR模型
的深度洞察让我们聚焦于一阶VAR模型,这是探索时间序列预测中重要的一环。(对于系数的深入理解,我们已知了它们的结构,并且在观测到 的数据基础上,我们有能力准确地预测每个 的未来值。)当我们把式(1)向前推进一步,预测的精度也随之提升。(误差分析,向后修正1期,预测误差表现为 ...
多变量的
VAR
格兰杰因果检验
结果
具体
怎么
判断
答:
比如第一条:SL不是PGDP的格兰杰原因的概率是0.0066,如果置信度为0.05,那么,0.0066小于0.05,于是,第一条的意思就是“SL是PGDP的格兰杰原因”。同理,PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是0.3207,这个概率很大,超过置信度,所以,意思就是“PGDP不是SL的格兰杰原因”。下面的相同。
var
脉冲响应分析图
怎么看
答:
边缘检测等。通过将高斯脉冲作为相关计算的核函数,对图像进行卷积操作,可以突出边缘的位置。
var
脉冲响应图
怎么看
python脉冲响应图可以看显不显著的方法是:横轴表示冲击作用的滞后期间数,纵轴表示被解释变量的变化,中间那条红线表示脉冲响应函数,两侧蓝线表示正负两倍标准差偏离带。主要看红线,表示给解释...
VAR模型
的完整步骤是什么?
答:
VAR模型
的具体步骤:先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶;根据AIC SBC等准则选择
Var模型
的滞后阶数;看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析。若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系。granger因果检验,看俩俩变量有没有相关关系,并不能证明有因果关系...
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模型怎么
确定滞后阶数?
答:
对于样本容量较小的时序数据,AIC和SC准则可能需要谨慎使用,因为它们可能对样本容量敏感。在这种情况下,我们可以参考领域专家的建议或者基于相关研究的经验来选择滞后阶数。最后,一些专业的统计软件如Eviews6.0提供了自动确定最大滞后阶数的功能。通过
查看VAR估计结果
窗口中的lag/structure/lag/length/...
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