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¿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