LM检验自相关性一般滞后几阶-搜答案-百度作业网

楼主为什么一定要AR(2)呢?...AR(1)用广义差分就可以了...经济意义一般AR(1)...楼主改AR(1)试试...如果还不行...看看是不是有别的问题...改模型设定看看...或者改成大样本

DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为：D-W=∑(Et-Et-

spss数据转换里面有一项创建时间序列,里面有生成滞后的参数设定

ARCH检验的全称是自回归条件异方差检验,这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st2看作是xt的函数,而是把st2看作随机误差平方项ut-12及其滞后项,ut-22,…,的函数.ARCH是误差项二

确定之后阶数的一种办法是用信息法则来确定根据AIC和SC的数值大小来确定最优滞后阶数

最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了,另外就是Pearson相关系数或者Spearman相关系数用SPSS软件或者SAS软件都可以分析.用SPSS更简单.如果你用SPSS软件,分析的步骤如下：1.点击

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在哪里也是指电流滞后；电压滞后就叫超前了.

首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题.然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其

先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p

可以把所有变量一起做相关吧,analyze-correlate-bivariatecorrelations,把你这五个因素都加入variables,选pearson或者spearman,结果出来有个c

把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问：都用秩相关分析吗再答：是的,当然，后两列间可用PEARSON相关系数

不通过应该就是不是2阶自相关,应该就是一阶的.

也可以选择其他阶数不一定要二阶,只是通常的数据在获得一阶或二阶差分后已经是平稳数据了,不需要高阶的.

首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题.然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其

根据AIC、SIC之类的准则确定滞后阶数再问：这个我知道，就是想问在eviews里利用准则判断滞后阶数时，一开始生成的VAR应该选择滞后多少阶数？因为我发现如果变动最初生成的VAR的滞后阶数，用准则判

可以用spss里的相关分析做一下,看相关系数是多少,我觉得应该相关性比较高,t检验的话用独立样本t检验,分析方法这种问题一般比较多,用哪种其实都可以,关键看哪个是你想要的结果吧.再问：我用相关性算出这