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对此,Granger提出了一种解决方法:如果x是y的原因,且不存在反向因果,则x过去值可以预测y未来值,反之则不然。具体来说,我们建立时间序列模型如下,并提出假设H0:βm=0,m=1,2…p。如果接受该假设,则意味着x过去值不能够预测y未来值;如果拒绝该假设,则可以,即x是y的格兰杰因(Grang...
早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测,因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究,时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列模型,从平稳过程到非平稳过程,时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法,ARIMA模型、ARCH族模型、...
你可以迅速上手的时间序列分析教程stata专版 第一部分 经典论文分析 第二部分 ARIMA模型以及stata操作实例 (1)ARMA模型分析原理 (2)ADL模型分析原理 (3)stata实例操作 第三部分 VAR模型以及stata操作实例 时间序列是指以固定时间为间隔的、由所观察的值组成的序列。根据观测值的不同频率,可将时间序列分成小时、天、...
出版时间:2020.11 简介 本书为面向统计学专业本科生的专用教材。主要内容如下:第一章为Stata基础;第二章介绍时间序列的预处理;... 展开 目录 评论 (2) 我要评论 2024/10/21 14:47:21 2022/8/20 19:32:35查看更多评论 相关书籍 概率论与数理统计应用时间序列分析:R软件陪同多元分析学 ...