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eviewsarma模型预测
如何用
eviews预测
未来值
答:
在Eviews中,
常用的预测模型包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归积分移动平均模型(ARIMA)、向量自回归模型(VAR)等
。选择合适的模型可以通过数据分析和模型检验来进行。3、进行模型的参数估计和检验。在建立模型后,需要对模型进行参数估计和检验,以确保模型的准确性和可靠性。4、进行未来值的预测。...
EVIEWS
得到
ARMA模型
后怎么
预测
?
视频时间 1990:20
eviews预测
答:
如果被解释变量的公式是简单形式,
Eviews
在做
预测
确定预测序列时会给出两个选择:第一,以整个公式整体作为预测序列;第二,以这个公式中第一个出现的序列为预测序列,如公式为x/2y,则以x为预测序列。但是当公式比较复杂时,Eviews则只能以整个公式作为预测序列。甚至,当公式过于复杂时,Eviews就会自己...
如何用
Eviews
软件建立时间序列
模型
和
预测
答:
5、模型预测:用AR(2)模型作预测
6、注意事项 也可利用Pandit-wu法,先拟合ARMA(2,1)模型,再拟合ARMA(4,3)模型,然后进行F检验选择模型。
Eviews中ARMA预测
.怎么确定p,q的值,急
答:
这个序列不平稳,不能用
arma
,要用arima,先对它做一阶差分,ac、pac图 后几个都在虚线范围内,确定平稳(得不到的话就再二阶差分),再看前面有几个超过虚线范围的,ac对应q,pac对应p,几阶就d就是几
如何用
EViews
建立
ARMA模型
?
答:
2. 对一阶差分序列进行单位根检验,以确保其已经成为平稳时间序列。可以使用ADF检验或KPSS检验等常用的单位根检验方法。3. 如果一阶差分序列已经通过单位根检验成为了平稳时间序列,可以使用平稳时间序列模型进行回归分析。常见的平稳时间序列模型包括
ARMA模型
、ARIMA模型等。4. 在
EViews中
,可以使用“Quick”...
eviews
ARIMA
模型预测
原序列置信区间的计算 高手请进
答:
手工算太麻烦,而且容易出错,其实你在建模是应该用d(x) ,不需要再定义dx=d(x),利用后者建模作为被解释变量则
模型
的
预测
就只针对一阶差分的序列而不是原序列预测。利用前者建模作为被解释变量则模型的预测就可以即针对原序列,也可针对一阶差分后的序列,出来后的SE变量就可以计算原序列的95%置信...
如何用
Arma模型
做股票估计
答:
可以在时间序列的
预测
方面有很好的表现。借助
EViews
软件,可以很方便地将
ARMA模型
应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面,为决策者提供决策指导和帮助。当然,由于金融时间序列的复杂性,很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨。在后期,将继续在这方面做出自己的摸索。
eviews
同样的公式,为什么
预测
值不同
答:
这很正常的 因为
ARMA模型
里面含有摆在生序列 那个每次都是重新去随机数的
ARMA模型
与VAR模型在
eviews中
有什么区别?就是二者在建模过程中的使用范...
答:
VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。
ARMA 模型
(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成。VAR模型是AR模型的推广,而
ARMA模型
包含AR模型,如果扰动项没有滞后最好用VAR...
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