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时间序列和变量序列
时间序列
预测法X怎么求
答:
ARIMA模型(移动平均自回归模型),其是最常见的
时间序列
预测分析方法。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项,分别是AR模型,I即差分,和MA模型。SPSSAU智能地找出最佳的AR模型,I即差分值和MA模型,并且最终给出最佳模型预测结果,SPSSAU智能找出最佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则...
请看一下这些数据是
时间序列
数据还是面板数据?
答:
前者是
时间序列
数据后者是面板数据(时间序列数据是指同一解释
变量
在不同时点上同一地点的观测值,简单来讲就是仅仅是某地的Y和X的数据;而面板数据指的是同一解释变量在不同时点上多个地点的观测值,比如Y和X选的是多个省的数据)。应该能看懂吧。 对于第二个问题:协整性检验和平稳性检验选取的变量是一样的。协整...
时间序列
拖尾性 截尾性 是什么意思啊?怎么简单判别?
答:
时间序列
是按照时间排序的一组随机
变量
,它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测。时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势,而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律,并利用其对将来的数据做出估计。在sas软件中,我们可以通过得来到...
Python
时间序列
timeline里的参数有哪些?
答:
)、季度('Q')、月('M')、日('D')等。4. start:表示
时间序列
的起始时间点。5. end:表示时间序列的结束时间点。6. periods:表示时间序列的长度,即观测值的数量。7. columns:表示时间序列数据的列名,用于标识不同的
变量
。8. name:表示时间序列的名称,用于标识不同的时间序列数据。
序列
相关性的类型
答:
2. 负相关(Negative Correlation):负相关指的是两个或多个
变量
之间的关系是负向的,即当一个变量增加时,另一个或其他变量减少。在
时间序列
中,如果两个变量的值随着时间的增加而减少,就存在负相关性。3. 滞后相关(Lagged Correlation):滞后相关表示一个变量的变化在另一个变量上有一定的滞后...
怎样用Eviews对
时间序列
进行残差分析?
答:
首先,打开Eviews,通过create命令创建一个workfile。在workfile structure类型中,选择"日期-常规频率",并在频率选项中选择"年度"。在"开始日期"和"结束日期"字段中分别输入1980和2009,然后点击确认。接着,导入数据至关重要。在主窗口中,使用"data"命令,输入要分析的
时间序列变量
y和解释变量x。E...
个
变量
但不同阶平稳,不能做协整检验,应该怎么处
答:
因为如果把经过一次差分的序列设为 y ,那么经过两次差分的序列就是y-y2,那么y 与 y-y2之间会出现多重共线性,这样无法做出回归方程。协整关系存在 只有当两个
变量
的
时间序列
{x}和{y}是同阶单整序列即I(d)时,才可能存在协整关系(这一点对多变量协整并不适用)。因此在进行y和x两个变量协整...
非平稳
时间序列
一定是非纯随机序列吗
答:
根据最新维基百科对于非平稳
时间序列
的解释,非平稳时间序列是指:”时间序列的
变量
无法呈现出一个长期趋势并最终趋于一个常数或是一个线性函数“,因此可以断定,有明显上升或下降趋势的时间序列不一定是非平稳序列,只要这个序列最终可以趋于一个线性函数,该序列就是稳定的,就可以直接进行回归,回归的结果...
eviews
时间序列
2020年1月31日怎么输入
答:
3、然后对于
时间序列变量
的具体值,需要在数据集中输入。在输入时,需要按照指定的日期格式进行输入,输入为2020-01-31。4、最后对于不同的日期格式,EViews也提供了相应的函数和命令,例如@datestr和@ymd等,可以用来进行日期格式的转换和计算。需要注意的是,日期的输入格式对于后续的数据分析和处理有...
对于
时间序列
模型需要做哪些检验
答:
作图、拟合。根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象,则应把跳点调整到期望值。辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,用通用随机模型去拟合
时间序列
的观测数据。对于短的或简单...
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