如何判断我的自相关图是拖尾还是截尾呢?我该采用什么模型?
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首先,原数据和一阶差分的自相关表明,原数据和一阶差分数据都是非平稳数据,需要进行再次差分,转成平稳的
再次,看你二阶差分的自相关以及单位根检验,可以确定二阶差分后是平稳数据,
再次,看自相关和偏自相关的截尾和拖尾,确定是AR还是MA,你这个看起来应该是AR模型,然后确定阶数,这个地方其实不太好确定,所以需要通过常用的AIC或SBC等来辅助确定
最后的最后,确定模型了
eviews出现自相关,自相关图和偏自相关图的问题
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不清楚你的数据是是时间序列还是截面数据?还有你这个是想用组合模型?还是想用arma来解决自相关的问题?我根据你的描述只能给出下面的解答 。。。希望满意
既然自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出,自相关图用来确定移动平均部分的阶数,既ma(1),偏自相关图用来确定自相关部分的阶数,你没有说清楚偏自相关图是怎么衰减的,是指数衰减还是正弦震荡衰减,我根据你的描述只能暂时判断你可以在eviews里写ls y c x ma(1) ar(1) ar(2) ar(10)看看系数是否显著,然后再通过残差的自相关图和偏自相关图来进一步对模型修正,让残差通过Q检验 。
【自相关图的作用是什么,Eviews自相关图怎么看】至于ar(2)过程的特征是:自相关图呈现指数衰减,然后偏自相关图有两个峰值后节尾
你说不知道ar()写几,自相关部分的阶数是通过偏相关图判断,可以说是偏自相关图有n个峰值就是ar(n),在eviews里写的时候你是要写ar(1).ar(2)....ar(n)然后看他们是不是显著的
关于估计其实你这个模型的标准写法是
(1-0.290765L+ 0.424062L^4)(LNY-6.428778 +-0.000336X)=vt你要估计y你不仅需要当期的x还需要滞后1期和4期的x还有滞后1期和4期的y
您好 请问这个自相关图怎么看呢 有没有相关性呢 Q统计量符合 但是不知道怎么算自相关系数显著不为0还是为0
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你这个如果是在拟合完方程之后选择Q-statistic输出的残差Q统计量的话恭喜你,模型拟合效果非常好,因为Q统计量的p值很大,不能拒绝原假设H 。(残差不相关),所以也就是残差满足白噪声的假定,那么模型就很好了 。
提醒一点,如果是直接选择resid一列在测试序列相关出来的结果和这个不一样 。
Eviews自相关图怎么看
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那在哪下期落入虚线内,就是几阶
自相关图在三期的时候落入虚线内,就是三阶自相关
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