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?是否存在针对不相同顺序的时间序列数据的协整检验?50个硬币?

admin 2019-12-01 0
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对于时间序列数据,原始OLS数据被认为直接在顶层使用。换句话说,使用不稳定变量执行回归,并发生伪回归。

通常有两种解决方案。一是您需要使用统一的时间序列。即,使正常差异具有唯一的序列。

另一种方法是考虑由于某些经济变量,在这些单位根变量之间(非平稳的)是否存在长期均衡关系,即是否存在协整关系。

基本思想是多个单元的根序列共享一个共同的随机趋势,可以将这些变量线性组合以消除该随机趋势。

在当前情况下,您可以首先考虑变量之间是否存在理论上的长期关系,然后选择EG-ADF方法以查看是否存在协整关系。

当然,MLE还可以用于估计长期和短期参数。基本方法是测试VECM模型的协整范围,最大似然估计,最后是VECM模型的残差自相关和VECM系统的稳定性。

此外,根据当前的数据结构类型,17年时间序列数据相对较短,解释变量较大,样本量不够大,时间序列可能不佳。

时间序列通常需要在30个周期内相对较好。外国文学的时间序列通常超过40个时期。建议增加下一个样本的样本数。毕竟,某些单元路径测试方法需要一定的延迟。


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