file:7B8c1 file:7copper-dailyfile:130408第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章 VAR模型与协整第8章
第15章 向量自回归模型(VAR)与向量误差修正模型(VEC) § 向量自回归模型(VAR(p)) 传统的经济计量学联立方程模型建摸方法 是以经济理论为基础来描述经济变量之间的结构关系采用的是结构方法来建立模型所建立的就是联立方程结构式模型这种模型其优点是具有明显的经济理论含义但是从计量经济学建摸理论而言也存在许多弊端而受到质疑一是在模型建立之处首先需要明确
4:03 PM4:03 PM4:03 PM弱平稳 所谓弱平稳(weak stationary)序列要求一个序列过程{y}满足以下3个条件即1.y的数学期望存在并独立于时间t2.y的方差是一个有限的正数并独立于时间t3.y的协方差是一个关于t-s有限函数但不是t或s的函数一般也简记为 为自协方差函数只与k=t-s有关与t无关因此弱平稳也称为协方差平稳 随机游走 随机游走序
按一下以編輯母片標題樣式按一下以編輯母片第二層第三層第四層第五層以VaR風險計量模型衡量台灣指數期貨的避險效果指導老師: 劉尚銘老師學生: 王淑薇 藍怡潔 張瑜婷 詹佳燕專題大綱第一章 緒論第二章 文獻探討第三章 研究方法第四章 資料結構與實證結果第五章 結論與建議第一章 緒論 隨著世界金融的開放改革經濟與資訊科技的迅速發展人民的
第八章 协整与误差校正模型问题的提出:经典回归分析要求时间序列数据平稳性,进而进行常规的t、F等统计假设检验才具有较高的可靠度。事实上,大多数经济、金融时间序列表现出非平稳性,比如:GDP、CPI、汇率等。针对非平稳时间序列变量之间的定量关系如何进行建模分析??伪回归?协整的概念及性质?协整检验?误差修正模型(ECM)?本章小结 本章内容 所谓“伪回归”,是指时间序列变量间本来不存在相依
(spurious-t-distribution) 时间序列的协整关系 单方程误差修正模型 单方程误差修正模型 单方程误差修正模型 单方程误差修正模型 (eq10) 单方程误差修正模型(5copper-daily-eq10)
式Yt=?0?1Xt?t中的随机扰动项也被称为非均衡误差(disequilibrium error)它是变量X与Y的一个线性组合: 从这里我们已经初步认识到:检验变量之间的协整关系在建立计量经济学模型中是非常重要的 而且从变量之间是否具有协整关系出发选择模型的变量其数据基础是牢固的其统计性质是优良的根据例的数据对经过自然对数变换后的序列LSA和LZA做协整检验(预处理:对原序列进行季
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级§9.3 协整与误差修正模型一长期均衡关系与协整二协整检验三误差修正模型一长期均衡关系与协整0问题的提出经典回归模型(classical regression model)是建立在稳定数据变量基础上的对于非稳定变量不能使用经典回归模型否则会出现虚假回归等诸多问题由于许多经济变量是非稳定的这就给经典的回归分析方法带来了很大限制但
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