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var模型残差相关怎么办
var模型
一般在什么情况下使用呢?
答:
var模型
一般在:市场有效性假设;市场波动是随机的,不存在自
相关
,情况之下使用。利用数学模型定量分析社会经济现象,都必须遵循其假设条件,特别是对于我国金融业来说,由于市场尚需规范,政府干预行为较为严重,不能完全满足强有效性和市场波动的随机性,在利用
VaR模型
时,只能近似地正态
处理
。VaR按字面的...
似无
相关模型
的检验方法有哪些?
答:
在似无
相关模型
中,我们可以检验因变量之间的相关性参数是否显著。如果Wald统计量显著,那么我们认为因变量之间存在显著的相关性。用于检验因变量之间的相关性。在似无相关模型中,我们可以计算每个回归方程的残差,并检验这些残差之间是否存在显著的相关性。如果
残差相关
性统计量显著,那么我们认为因变量之间...
实证结果分析与讨论
答:
但实际上,石油市场的收益率及其
模型残差
一般都是非正态分布的,因此得到的
VaR 模型
往往不够充分。为此,本节以99%的置信度为例,建立了基于正态分布分位数的VaR 模型,计算结果如表4.21所示,并与表4.19和表4.20中
VaR模型
的有关结果进行比较。 表4.21 基于正态分布分位数的VaR模型计算结果 结果表明,从VaR均值上看...
建立
VAR模型
进行协整检验 格兰杰检验 VEC模型 脉冲响应函数 方差分解...
答:
1,原始数据不平稳,不能建立
VAR模型
,只能建立VEC模型。2,运用VAR模型或者VEC模型,一般都要做格兰杰检验,不然得不出有效的实证分析信息。3,顺序:单位根-平稳-VAR-格兰杰;单位根-不平稳-协整-VEC-格兰杰 4,二阶差分协整应该还是用原始数据做吧,我个人认为是这样的,改天去问问老师去。
修正
模型
拉
残差怎么
解释
答:
修正
模型
拉
残差
是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差。根据查询
相关
公开信息,残差蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话,我们可以将残差看作误差的观测值。它应符合模型的假设条件,且具有误差的一些性质。
var模型
还是用ols估计的吗
答:
是的系数估计可以通过对
VAR模型
中的每个等式做OLS回归得到,误差项的协方差矩阵则需要根据样本
残差
的协方差矩阵
格兰杰因果关系检验不显著
怎么办
答:
要做较为稳健的格兰杰因果检验。1、首先,确认y和x是否平稳;其次,通过单位根检验后,一般常将(x,y)构成一个二元VAR系统,在VAR的框架下进行格兰杰因果关系检验。2、其次依信息准则确认滞后阶数,可以估计VAR,估计VAR之后需采用
var
lmar、varstable、varnorm等命令检验
VAR残差
和系统是否稳定。3、最后...
关于时间序列分析的ARMA
模型
拟合问题,
残差
白噪声检验通不过
怎么办
?
答:
低是有多低?这里拟合优度到也不是那么地重要,做ECM时有人R²在0.3左右也能用,甚至还有paper中拟合有毒零点零几的,应该没关系
如何理解回归分析的
残差
、
相关
系数、协方差、误差?
答:
回归分析用于确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系,可以分一元回归分析和多元回归分析。你也可以理解成一元和多元方程。按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析,即一阶方程或者其他方程。
残差
就是在回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差。这里可以理解成拟合...
为什么说bagging是减少variance,而boosting是减少bias?
答:
argmin f(x) + a * L(Ensemble(f1, f2, ..., fn), y)这个过程使得boosting的每个新
模型
都是针对前一个模型的
残差
进行拟合,因此bias逐渐减小。然而,boosting的子模型由于是按顺序并逐个添加的,它们之间存在强
相关
性,这限制了variance的降低,更多地依赖于bias的减少来提升预测精度。尽管如此,...
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