var模型滞后阶数选12,最优滞后阶数为12怎么办
根据数据量，一般选取4或5阶，看1-4或1-5阶，各阶情况下AIC 、SC值最小情况，如果系统选择的AIC和SC最小值对应不同阶数，这时要用似然比LR准则来断定。
如何辨别统计中的拖尾和截尾
如果有超过5%的样本相关系数大于2倍标准差，或者非零系数衰减为小值波动的过程比较缓慢或连续，通常视为拖尾。相关示例 AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾；MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾；ARMA模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。根据统计图形和数据判断 根据输出结果，自相关函数...
时间序列笔记-ARMA模型(二)
在 时间序列笔记-ARMA模型（一） 中，我们提到如果数据符合单纯AR或MA模型，则根据ACF和PACF图的截尾情况可以比较方便的确定AR阶数或MA阶数：但是如果p q都不为0，那么ACF和PACF图均为拖尾表现，p、q的值就无法一眼看出来了，例如我们模拟一个ARMA数据：可以看出，从ACF和PACF图中很难判断p q的值。
怎么样用AIC和SC准则判断滞后阶数
AIC\/SBIC的指标是负数 一般值越小表示模型越精简parsimonious（绝对值越大越好）你要算出可用sample大小一样情况下不同模型的AIC\/SBIC 然后比较那个最小 比如你有100个样本 你做AR(1) 可用的样本只有99个 做AR(2) 可用样本只有98个 如果你要比较这两个模型的优劣 你只能有98个可用样本 来计算...
ar模型E(Xt)怎么求
Rj=a1R(j-1)+a2R(j-2)。在用AR模型对数据进行建模时，首先需要确定阶数 。确定 的方法有两种：一是利用样本偏自相关系数(pacf); 另一种是利用信息注册函数方法。如果ARMA(p,q)模型的表达式的特征根至少有一个大于等于1，则{y(t)}为积分过程，此时该模型称为自回归秋季移动平均模型（ARIMA）...
如何确定AR(p)MA(q)模型中的p和q的值?
在对时间序列分析的时候，可能会经常用到ARMA模型，其中p和q的值到底如何确定，有些书讲的不是太明白，只是讲到截尾和拖尾，至于到底如何判断，请看如下详细解释：1、p是自相关AR模型的系数，而q是MA模型的系数。2、在EVIEWS模型中会做出一个时间序列的自相关和偏相关图表，这个表是判断p和q值的依据...
平稳时间序列模型定阶的方法及思路
在确定阶数时，可以通过观察ACF和PACF的截尾情况来初步确定AR和MA的阶数。3、拟合不同阶数的模型：根据ACF和PACF的截尾情况，可以尝试拟合不同阶数的ARMA模型，并使用信息准则（如AIC、BIC等）对模型进行评估。选取AIC和BIC值较小的模型作为备选模型。4、对备选模型进行残差分析：对备选模型进行残差分析...
利用Burg算法计算AR模型的参数:arburg函数
（1）a=arburg（x，order）；返回利用Burg算法计算得到的AR模型的参数：输入参数or-der为AR模型的阶数。（2）［a，e］=arburg（…）；当输入信号为白噪声时，同时返回最后误差e。（3）［a，e，k］=arburg（…）：同时返回反射系数k。［例4-5］用Burg算法计算AR 模型的参数。rand（‘seed’，0...
为什么自相关要以p为斜率?
自相关要以p为斜率是因为p可以帮助我们观察到随机序列在不同时间点上的相关性变化情况。通过改变p的值，可以探索序列中的不同时间点之间的相关性强度和模式。此外，使用p作为斜率还可以方便地与其他统计概念和方法进行对比和解释。自相关函数中的p值可以与自回归模型（AR模型）中的滞后阶数进行对应，从而...
自相关函数有什么性质?
2、模型拟合：自相关函数可以用来拟合平稳过程的统计模型。通过观察自相关函数的衰减情况，可以选择适当的自相关结构和滞后阶数，进而建立起合适的统计模型。例如，在自相关函数中呈现指数衰减的情况下，可以选择AR（自回归）模型；在自相关函数中呈现正弦波状的情况下，可以选择周期模型。3、预测分析：自相关...
时间序列分析-ARMA
4. 阶数的神秘钥匙 确定ARMA模型中的p和q阶数并非易事，但并非无迹可寻。首先，对于平稳数据，使用AIC或BIC等信息准则来选择单整阶数 。接着，通过单位根检验（如ADF或PP检验）来判断数据在滞后期后的平稳性，从而确定滑动回归的阶数 q。最后，自回归阶数 p的确定则可能需要通过分析数据的自相关函数...
东野满乐唯： 先将VAR回归(QUICk下拉选项的最后一项)——在回归窗口选VIEW选项——lag Structure——lag Length Criteria——在显示的结果中选择数据下面带星号最多的那一行对应的阶数即是最优滞后阶数
理塘县15116964888： 请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定?？
东野满乐唯： 滞后阶数越大,自由度就越小. 一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数. 如果AIC和SC并不是同时取值最小,采用LR检验进行取舍. 如果时序数据样本容量小,这时AIC和SC准则可能需要谨慎,还是需要根据经验验证.自己的经验看,这时一般比较滞后1、2、3阶基本可以得到较好结果. 这个思路很好,不过还可以通过eviews6.0软件确定最大滞后阶数, 在var估计结果窗口中点击view/lag structure/lag length criteria 输入最大滞后阶数,以*号最多的阶数确定滞后阶数
理塘县15116964888： 您好,我想向您请教三个关于eviews的问题: 1、做ADF检验时如何确定滞后阶数？
东野满乐唯： 首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题. 然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其中Akaike info criterion 这一项就是我们需要的AIC值,这个是结果直接体现出来的. 最后确定滞后阶数就是不管对数据进行有假设条件回归还是无假设条件回归,都分别根据情况做几个滞后阶数的回归(一般是滞后一阶、二阶、三阶),分别得出AIC值,进行比较,AIC值最小的那个即为最优滞后阶数的方程
理塘县15116964888： eviews中怎么加1,2阶滞后 - ？
东野满乐唯： eviews中怎么加1,2阶滞后:直接在方程的打入gdp(-1). Eviews是Econometrics Views的缩写,直译为计量经济学观察,通常称为计量经济学软件包.它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律,采用计量经济学方法与技术进行“观察...
理塘县15116964888： 一个VAR模型需要哪些主要的检验 - ？
东野满乐唯： 一个VAR系统初步估计出来以后,先是要选择最优的滞后长度,然后重新再做一次VAR,接下来看模型系统是否稳定,即看单位根的倒数是否都在单位圆内,如果都在,表明系统是稳定的.但有些情况下,根据AIC,SC等判别标准,如果只滞后一期或二期,不能反应变量间的动态相互作用,这时在自由度可以满足的情况下,可以考虑将滞后期增大,同时必须满足稳定性条件.接下来,就是做传统的协整,方差分解,脉冲响应等.
理塘县15116964888： VAR模型怎么在Eviews中实现预测 - ？
东野满乐唯： 先检验平稳性,若同阶平稳可进行协整检验和格兰杰因果关系检验,都通过后quick-estimate var,将各个变量名称输入进去就可以了
理塘县15116964888： 请教关于var和vec滞后期选择的问题 - ？
东野满乐唯： 里面是让你填写内生变量的滞后阶数. 在VAR中通常一个方程的被解释变量(及其滞后项)在另一个方程中是解释变量,这就涉及到一个滞后阶数的问题. 因为滞后阶数越多,需要估计的参数就越多,这就影响到自由度.滞后阶数的增加会在一定程度上提高...
理塘县15116964888： VAR模型 协整检验 - ？
东野满乐唯： 1. 肯定是0 0么 2. 2个协整方程很正常啊,一般选择特征根最大的那个协整向量,或者根据经济理论来选择合适的协整方程,再或者对协整方程进行识别选择最合适的.
理塘县15116964888： VAR模型平稳性及协整检验????怎么办 - ？
东野满乐唯： 1、原数据不平稳是可以建立VAR模型的. 2、我认为建立VAR模型用源数据,由于差分消除了变量长期上的经济信息,因此此时只可以分析变量间的短期因果关系. 3、协整检验是为了判断有相同趋势的两个甚至多个序列之间是否存在长期均衡关系,做此检验的目的是防止伪回归.建议jj检验,但需要选择最优的滞后期(与VAR最优滞后期一致). 4、如果你做的三个变量有协整关系的话,可以建立VAR模型,以及误差修正模型,这样就可以用来进行预测.但是VAR模型不平稳,不能做脉冲分析跟方差分解.个人意见,仅供参考.,
理塘县15116964888： eviews做VAR步骤 - ？
东野满乐唯： 1模型滞后阶数的选择2VAR模型估计3VAR模型稳定性检验4VAR模型残差序列自相关、正态性检验5脉冲响应6方差分解7格兰杰因果检验
