舆论影响力,适应性学习与货币政策有效性 ——基于公众预期管理的...
在构建SVAR模型前,需要对变量进行平稳性检验以避免伪回归问题,变量序列的单位根检验显示,在90%的置信水平下拒绝原假设,即变量序列不存在单位根,变量序列均平稳,因此能够直接进行模型构建.其次,需要根据滞后阶准则,确定模型的最优滞后阶数,表8表明该模型的最优阶数为5阶.随后估计VAR模型并对模型...
神经元的集体行为:大尺度脑活动的动力学模型
首先,时间序列数据中的线性相关性会在时间窗口统计中引起(虚假的)波动,关于时间分辨的功能连通性的推论应该建立在适当地使用零假设检验的基础上[34]。其次,“动态的”这个术语应该指的是产生数据的神经元过程而不是观察到的数据本身:将功能连接中的非平凡的波动称为“时间分辨的”或“非平稳的”而不是“动态的”...
关于北京市“十四五”时期规划经济社会发展重要指标的调研报告
具体估算中,为了避免出现伪回归,需要进行模型设定检验包括数据平稳性检验和协整检验。平稳性检验和协整检验的方法很多,常见的有ADF(theAugmentedDickey2Fuller)单位根检验和JJ(JohansonandJuselius,1990)协整检验。由于产出、劳动力和资本存量数据的趋势成分通常是单位根过程且三者之间不存在协整关系,所以往往利用产出、...
金融时序预测:状态空间模型和卡尔曼滤波(附代码)
2平稳性检验(ADF)stationary.test(df1,method=“adf”)stationary.test(df1,method=“pp”)#sameaspp.test(x)stationary.test(df1,method=“kpss”)数据归一化:3自相关函数(ACF)确定不同时间lags的相关性是否趋近于0!平稳性=高斯噪声和一个趋势=累积高斯噪声之和。在这里,我们将通...
京津冀产业结构升级一体化的可能性分析
(一)变量序列的平稳性检验由于时间序列数据本身不平稳而造成回归结果偏差和伪回归,使得协整检验失去有效性,因而首先对各变量序列使用ADF方法检验其平稳性。根据AIC、SC和HQ准则确定最优的滞后期数,最终确定最优滞后期数为2阶。通过ADF的检验,发现京津冀的产业结构升级指标和经济增长指标的原数据序列是不平稳的,一阶...