数据分享|SAS与eviews用ARIMA模型对我国大豆产量时间序列预测...
2023年2月10日 - 网易
为了进一步确定平稳性,考察差分后序列的自相关图(如下所示)。接下来,我们对差分后的时间序列进行ARMA模型的建立。季节差分后数据的自相关函数如下:图41阶差分后的自相关系数图从上面的分析结果可以看到自相关图显示很强的短期相关性,所以可以初步认为1阶差分后序列平稳。随后,对1阶差分后序列进行白噪声检验,...
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议程设置中的时间变化:基于社交机器人、媒体和公众时间滞后分析
2023年5月27日 - 网易
本文利用Eviews的LagLengthCriteria来检验其AIC、SC和LR值5,以滞后期数为8来建构模型1。其次,检验模型的平稳性。模型的稳定性是VAR模型有效性的基础,如果模型不平稳,其结果将失去有效性。本研究利用AR根进行检验,VAR模型内所有根模的倒数小于1,说明模型是稳定的。基于VAR模型的格兰杰因果关系检验结果显示,在5%...
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从六方面看股指期货与A股市场波动性关系
2017年11月14日 - 中证网
模型第二个公式中,m表示方差自相关性的阶数,n表示移动平均的阶数,m,n的大小由计量软件EViews提供的异方差分析图确定。为常数项,是时间序列的方差,是滞后阶的残差序列,是滞后阶的残差平方序列。GARCH模型解决了异方差性问题,很大程度上可以合理刻画波动率变化,但仍有一些不完善之处。TARCH模型又称为门限模型(Thres...
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中美玉米期货价格相关度的协整关系研究
2007年8月30日 - 新浪
由于图示法是比较粗略的一种检验方法,因此接下来用更严格的ADF单位根检验来检验序列的平稳性,并确定各个非平稳变量的单整阶数。通过变量的时序图观察,iy和ix序列都在零均值附近波动且无明显的趋势,因此检验回归中应既不含有常数项又不含有趋势项。应用Eviews软件分析得出检验结果,如下表1:表1:中美玉米期货日收盘价...
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