“Box-Pierce Q 统计量”:残差的各项样本自相关系数平方和的 n 倍。 QBP≡n∑j=1pρ~j2→χ2(p) 经过改进后,得到“Ljung-Box Q 统计量” QLB≡n(n+2)∑j=1pρ~j2n−j→χ2(p) 这两种 Q 统计量在大样本下是等价的,但“Ljung-Box Q 统计量”的小样本性质更好,因此为 Stata 采用。 如何...
Ljung-Box Q检验:如果p值小于显著性水平(如0.05),则拒绝原假设,认为存在自相关。 根据自相关检验的结果,你可能需要采取适当的措施来修正自相关问题,如使用广义最小二乘法(GLS)或加入滞后项等。 希望这些信息能够帮助你在Stata中进行有效的自相关检验!
为了确保估计结果的可靠性,可以通过`estat ic`命令来查看模型的AIC和BIC值。还可以通过`estat ljungbox`命令进行Ljung-Box检验,检验模型残差的白噪声特性。如果Ljung-Box检验未通过,说明模型可能存在未捕捉的结构,需要重新调整模型的参数或选择其他模型。 五、诊断检验 在完成模型估计之后,需要进行一系列的诊断检验,以...
自相关检验主要有三种方法：图形检验、BG检验和Box-Pierce及Ljung-Box Q检验。图形检验直观但不稳健，BG检验考虑p阶自相关，而Q检验（Ljung-Box改进后）在小样本中效果更佳，Stata默认采用。确定自相关阶数p通常无固定规则，以样本大小为基础设置默认值。另外，DW检验虽早被使用，但对一阶自相关检验有限...
从ADF检验结果上看,在95%的显著性水平下,P<0.05,拒绝原假设,该序列为平稳性序列。 白噪声检验(纯随机性检验) lag=c() Q.value=c() p.value=c() for(i in 1:6){ test=Box.test(number,lag=i,type="Ljung-Box") lag[i]=i Q.value[i]=test$statistic ...
3.Ljung-Box Q检验eg: reg y x1 x2 x3predict e,reswntestq e3.DW检验estat dwatson解决办法:1.Newey稳健性标准差newey y x,lag(p) (滞后阶数必选)2.可行广义最小二乘法(FGLS)prais y xprais y x,corc三、多重共线问题多重共线性并不会改变OLS估计量BULE的性质,但会使得对系数的估计变得不准确...
32、 zt corrgram zt /*Ljung-Box 统计量*/ pac zt2 corrgram zt2 * * 正态分布检验正态分布检验 histogram zt, normal wntestb zt wntestb zt2 * 评论:均值方程的设定可能需要改进,因为 zt 仍然表现出明显的序列相关。 * 条件方差方程的设定基本满足要求,zt2 不存在明显的序列相关。3.33.3 ARIMAARIMA 过...
Box-Pierce Q检验(Ljung and Box,1979) wntestq e,lags(p) DW检验(仅能检验一阶自相关) estat dwatson 处理: 剔除相关性过强的变量。 若不关心具体的回归系数,只关心整个方程预测被解释变量的能力,则不必理会共线性。 若关心具体的回归系数,...
Box.test(skirts_forecast$residuals, lag=20, type = "Ljung-Box") 1. 2. 3. p-value = 0.9871 相关图显示出在滞后1-20阶中样本自相关值都没有超出显著置信边界,而且Ljung-Box检验的p值为0.99,所以我们推断在滞后1-20阶(lags1-20)中没明显证据说明预测误差是非零自相关的。
2.7 . Ljung-Box test 对时间序列是否存在滞后相关的一种统计检验。 首先对原设定模型进行回归,提取回归模型中的残差项 \hat\mu_{i} 。 然后,使用提取的\hat\mu_{i} ,对残差进行回归分析, \hat\mu_{t}=\gamma_{0}+\gamma_{1} \hat\mu_{t-1}+\gamma_{2} \hat\mu_{t-1}+...+\gamma_{...