如何撰写出色的计量经济学实证分析论文

1.方法选择:选择最适合实际问题的估计方法,而不是盲目追求复杂性。2.回归模型设定:在估计过程中,对函数形式和解释变量进行调整。要注意经济理论的指导,而非仅仅为了提高模型效果。3.解释变量的选取:确保解释变量能够有效解释被解释变量,注意变量间的相关性,避免多重共线性问题。4.异方差与自相关:对于横截面数据...

【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格

结果显示,ARCH检验在5%的显著性水平下,残差存在异方差现象。因此,进一步使用GARCH模型来处理残差中的异方差问题。GARCH模型的参数仍然通过信息准则确定,最终选择GARCH(1,1)来拟合模型残差。接下来,我们需要对GARCH拟合后的模型残差进行分析。检验结果如下:LB检验结果显示,模型残差不存在自相关性;ARCH检验结果表...

从分险、赋能到激活竞争:农业政策性担保机构何以降低农贷利率

本文通过替换变量、调整样本年份进行稳健性检验,采用工具变量法处理内生性问题。1.替换被解释变量和机制变量。考虑到农业政策性担保机构会向农户收取一定的担保费,本文将农业贷款利率与担保费率加总构成农户融资成本,将其作为稳健性检验的被解释变量。此外,由于城市商业银行、农村商业银行(农村信用社)和村镇银行等小型银...

基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测

3.2.4加快构建当归药材产业技术体系,突破关键技术问题,政策扶持平稳保供目前我国药材种植机械化水平不高、种植户个体化、良种率不高且受自然灾害影响大,当归的产量受到了严重影响,其中当归早薹是影响其稳定供应的代表性问题,需要有组织构建当归药材产业技术体系,针对制约其栽培过程中影响产量和质量的关键技术环节有组织地...

大数据背景下农产品冷链物流发展路径研究

残差分析的结果表明,模型的残差符合正态分布,没有显著的自相关性和异方差性,这说明模型拟合良好,预测结果较为可靠。如表5。表5残差分析②模型回测本文利用历史数据对模型进行了回测,将预测值与实际值进行了对比,并计算了误差率。回测结果显示,预测值与实际值之间的误差较小,且误差率保持在合理范围内。这表...

人民币汇率调整如何影响中国外贸进出口?

汇率的波动无法直接观测,以往文献中对汇率波动率的测算常用以下三种方法:1)汇率标准差的移动平均值;2)汇率变化率的移动标准差(通常选取4、8或12阶,但研究表明阶数的影响不大)[6];3)广义自回归条件异方差(GARCH)模型[7](www.e993.com)2024年11月5日。前两种方法测算的为历史波动率,第三种为条件预测波动率,在文献中使用更为广泛。我们分别...

风控策略模型下集:模型这样做

逻辑回归模型用来处理因变量为分类变量的问题,通常用于二分类或二项分布问题,也可以通过累积逻辑回归(CumulativeLogisticRegression)处理多分类问题。时间序列模型,用于根据已有历史数据对未来进行预测,可根据实际数据情况,选择回归差分移动平均模型(ARIMA),向量自回归模型(VAR)或广义自回归条件异方差模型(GARCH)等。

量化专题 | 宏观预期差量化与超预期策略

2.3如何刻画经济数据的预期差事实上如果我们只想要判断预期差的方向的话,问题是很好解决的。但如果我们想更充分地利用宏观一致预期的信息,就必须要解决宏观经济数据预期差的标准化问题。传统方案:利用时间序列数据标准化。学术文献中最常用的做法是利用预期差的时间序列数据进行标准化,如Kilian和Vega(2011)、王涛和刘帅...

你的模型正确吗?|深度学习_新浪新闻

为了说明如何使用TFP来量化预测的不确定性,我们从一个合成的一维数据集开始。合成数据能够使我们进行受控实验,而单一维度使我们很容易将与每个数据点和预测相关的不确定性可视化。合成数据生成这里的目标是生成一些具有非恒定方差的合成数据。数据的这种特性称为异方差。这些数据以段的形式生成,然后连接在一起,如下...

学术| 银行信贷扩张有助于制造业升级吗?——基于研发创新的中介影响

异方差稳健的Durbin-Wu-Hausman(DWH)检验结果表明银行信贷规模存在内生性问题,故应该使用工具变量进行检验。弱工具变量检验结果均拒绝“存在弱工具变量”的原假设,表明银行信贷规模滞后一期(l.bankcredit)不是弱工具变量。第二阶段回归结果如表4列(4)和列(8)所示,在使用工具变量后本文研究结论依然...