¿La prueba de autocorrelación de un modelo de series temporales puede tener solo una variable explicativa?
Aplicación abierta
Eviews Serie temporal Modelo 2: prueba de autocorrelación (prueba DW Prueba LM Gráfico de autocorrelación parcial)/Prueba de heterocedasticidad
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Atención
Prueba de opiniones
Solo cuando se cumplen seis supuestos básicos se puede garantizar la insesgación del estimador de mco
Método de inspección:?
01:20
Método de inspección de vistas
1. Prueba de autocorrelación (pruebas residuales)
02: 18
Prueba de autocorrelación
Prueba de pruebas residuales
(La autocorrelación también es correlación serial, lo que significa que los términos residuales están correlacionados serialmente. , sin referirse a X o Y)
ps: los datos de la variable son grandes, use análisis logarítmico
06:12
1.Prueba DW
( Solo se utiliza para probar la correlación serial de primer orden)
07:32
2. Prueba LM
Prueba residual
08:32.
3. Los gráficos de autocorrelación parcial
están todos dentro de la desviación estándar: lo que indica que no existe autocorrelación de primer orden/orden superior
2. (pruebas residuales)
09:04
Prueba de heterocedasticidad
3. Prueba de linealidad múltiple *** (pruebas de coeficientes)
10 :55
1. Método de prueba
Es decir, puede haber variables explicativas redundantes, pruébelas
Antes de realizar la prueba: puede echar un vistazo a la correlación entre varias variables
(Figura: es decir, probar "una determinada variable explicativa" como la variable explicada
Es decir, R2 es mayor que 0,9
1, 3 y 4 pueden explicar 2, entonces no es necesario que exista 2
14:17
2 Método de eliminación: método de regresión por pasos
Primer uso. y a Para cada regresión de variable explicativa, observe la bondad de ajuste y mantenga la que tenga la mayor bondad de ajuste para determinar lnx3