66问答网
所有问题
当前搜索:
一阶var模型
VEC模型由于是有协整约束的
VAR模型
,所以其滞后阶数是VAR模型滞后阶数减
1
...
答:
这是因为VECM模型是有协整约束的
VAR模型
,而VECM模型其实使用了VAR模型的
一阶
差分形式,相当于已经滞后了一阶,如果原
var模型
是3阶,则VECM模型则是3-
1阶
。
var模型
不同
阶
平稳数据怎么处理
答:
1、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。2、根据AICSBC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。3、若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系。4、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;脉冲...
var
不平稳怎么处理
答:
数据
一阶
单整。根据最佳滞后期,建立VAR(1)模型,模型不平稳。按方法1,扩大最大滞后期范围后重新选择最佳滞后期,建立VAR(4)模型,模型平稳。但是这样的滞后期,对研究还有实际意义么?按方法2,根据一阶差分建立
VAR模型
,最优滞后期为1,平稳。然后进行协整检验,滞后期填0 0?
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...
样本较少
var
滞后期可以为
1
吗
答:
可以的。因为用EViews做向量自回归VAR,最优滞后阶数为
1
。一般情况下,如果要分析不同变量间可能存在的长期均衡关系,则直接采用非平稳序列,这也就演变为Johansen协整检验的内容。如果要分析各变量之间短期动态关系,则使用平稳序列。很多情况下,
VAR模型
中的各个等式的系数并不是研究者关注的对象,因为系数...
求eviews做
VAR
步骤
答:
1.对数据做平稳性检验(单位根检验)2.如果通过检验那么再做一个JJ检验,如果不通过,做一个其他的协整检验。3.以上搞定以后在EVIEWS里做
VAR模型
。我的版本很旧,是在主工作栏里选择QUICK---estimate VAR。然后再内生变量栏里写上内生变量的名字。滞后阶数要成对填写1 1(
一阶
),2 2(二阶),...
以y为因变量,以x为自变量的双变量
var模型
是什么?
答:
以y为因变量,以x为自变量的双变量
VAR模型
是一种矢量自回归模型,也被称为VAR(p)模型。在VAR模型中,我们假设y和x都是时间序列,它们之间存在线性关系,可以用如下的方程表示:y_t = c + A_
1
*y_(t-1) + ... + A_p*y_(t-p) + B_1*x_(t-1) + ... + B_p*x_(t-p) + ...
向量自回归模型的
VAR模型
的公式
答:
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。一个VAR(p)模型可以写成为:其中:c是n ×
1
常数向量,Ai是n × n矩阵。et是n × 1误差向量,满足:—误差项的均值为0—误差项的协方差矩阵为Ω(一个n × 'n正定矩阵)(对于所有不为0的k都满足)—误差项...
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
是什么
答:
是一种时间序列数据的分析
模型
,也是向量自回归模型,一般检验内容包括因果检验,模型滞后期,方差分解,脉冲响应函数等
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
VAR最优滞后阶数为1怎么办
用eviews做var模型的预测
var可以不用最优滞后阶数
用一阶差分做VAR