作业帮多元时间序列单位根检验
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/28 08:51:40
投入为序列x,收入为序列y,导入数据后并选xy,open as group做散点图可以观察到数据有向上的趋势,随x的增加y也增加,说明数据有趋势打开序列,选view,unit&nb
这个在这上面一时半会说不清楚的
eviews数据分析可以做的我经常帮别人做类似的数据分析
1.用差分前的序列数据（x,y）;2.最小二乘：quick——estimateequation中输入：ycx运行即可3.结果分析：把回归的残差序列命名为e命令窗口：seriese=resid对生成的序
都用原序列你可以看看其他发表的论文也是这么操作的再问：谢谢。那如果协整检验中，OLS的回归残差不能通过ADF检验（该检验与此前的检验设置都是相同的），那就是证明不存在协整关系，失败了吗？再答：是的
接受原假设,从算出来的检验统计量-3.352668都大于各临界值,可以认为你的序列在这些显著性水平下都是非平稳的.不能通过ADF检验.这些你可以参考一下易丹辉的书,易丹辉数据分析与Eviews应用.
时间序列的处理还是用Eviews软件好一些,毕竟是Eviews是专门处理时间序列数据的
滞后期不是随便选的,不同的滞后期对结果影响很大.一般用AIC和SC准则确定滞后期,当这两个值同时达到最小时为最优滞后期.
用原来的数据即可单方面因果关系是很正常的情况因果和协整是两回事我替别人做这类的数据统计分析蛮多的
您好,很高兴为您 每次计算的滞后阶数都不同,计算结果肯定有变化. 如果是同一数据的话按照Eviews的最优判定滞后阶数不应该有差别,估计楼主的resid_B序列是通过某种方式生成的,因此每次检验序
1.无论是多元回归还是一元回归都要做单位根检验,协整性是为了判断变量之间长期的关系,以及短期内如何进行的调整.2.out-of-data是什么意思?
1方法 性质1：设X是一个随机变量,其分布函数为F(x),则Y=F(X)服从在〔0,1〕的均匀分布. 性质2：设X1,K,Xn是某个分布的一个简单样本,其分布函数为F(x),由性质1可知,在概率意
⑴随机时间序列{}（t=1,2,…）的平稳性条件是：1）均值,是与时间t无关的常数；2）方差,是与时间t无关的常数；3）协方差,只与时期间隔k有关,与时间t无关的常数.对于随机游走序列,假设的初值为,
你的这个序列含单位根,是非平稳的但我不知道你选的哪种单位根检验,带漂移项和趋势项吗?如果都带着还是这种结果只能差分一次了
是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模.再问：就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了？可是协整
没有办法.时间序列要求较大样本的.当然,如果要求不是太高,比如不做协整检验,只用普通的回归,可以做一下.但总的来说,样本太小,影响结论的可靠性.统计人刘得意
ADF检验是单位跟检验.其实就是检验数据序列的平稳性,如果存在同阶平稳的话,就可以对它们进行协整检验.
收入相关的都要做unitroottest.这个见的很多.算是约定俗成必须要做的.汇率方面见的少,但不是没有.尤其最近实际汇率相关的,很多做unitroottest的.我的感觉是,做又不费功夫.顺手做一
时间序列的话应该先检验数据是不是平稳的在做回归,不平稳的话就没有意义了,可以尝试先做差分在看看是否平稳在做回归
这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验；若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会