時間序列模型擬合時為什麼要先進行序列的平穩性檢驗

1樓：飛的小魚魚啊呀

這個輸出結果應該這樣看：

從上往下分為2個部分最上面的部分是adf檢驗的結論部分，看的時候看prob這列的值

，這個越小就表明越不可能存在單位根，小的標準就看你選擇置信水平，比如你選擇5%，那麼小於5%就得到不存在單位更的結論。關鍵在於你對置信水平的選擇。通常有10%，5%，1%幾種。

下面部分是對adf迴歸的詳細結果，adf檢驗的本質就是構造了一個特殊的迴歸方程，而下面的結果給出了估計中各個引數的取值。

eviews時間序列平穩性檢驗

2樓：匿名使用者

我很熟悉的

我替別人做這類的資料分析蠻多的

對於時間序列模型需要做哪些檢驗

3樓：哎喲

作圖、擬合。

根據動態資料作相關圖，進行相關分析，求自相關函式。相關圖能顯示出變化的趨勢和週期，並能發現跳點和拐點。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。

辨識合適的隨機模型，進行曲線擬合，用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測資料。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用arima模型及其特殊情況的自迴歸模型、滑動平均模型或組合-arima模型等來進行擬合。

為什麼時間序列做迴歸時只需協整檢驗就夠了,不需要以前的經典迴歸檢驗 5

4樓：匿名使用者

原因：只有同階單整，變數之間才有共同的增長趨勢，才能同漲同落。時間序列的協整檢驗：先做迴歸，後做協整檢驗。

時間序列是指將某種現象某一個統計指標在不同時間上的各個數值，按時間先後順序排列而形成的序列。

時間序列法是一種定量**方法，亦稱簡單外延方法，在統計學中作為一種常用的**手段被廣泛應用。時間序列分析在第二次世界大戰前應用於經濟**。二次大戰中和戰後，在軍事科學、空間科學、氣象預報和工業自動化等部門的應用更加廣泛。

時間序列分析(time series analysis)是一種動態資料處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機資料序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。時間序列構成要素是：

現象所屬的時間，反映現象發展水平的指標數值。

5樓：匿名使用者

協整和ols是兩回事，協整了但是要做ols的話還是需要以前的經典檢驗