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楼主: dalezxr
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[资料] 关于eviews做时间序列模型的残差Q统计量检验我决定写一些! [推广有奖]

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dalezxr 发表于 2012-10-25 19:28:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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本文目的:1、做arima模型的时候你需要在模型拟合完之后做残差的Q统计量检验,但是你又不会看结果;
2、你会看结果,但是是否发现疑问:为什么直接在模型中选择残差检验中的Q统计量检验得出的结果与选择resid数据进行序列相关检验得出的结果天壤之别。
有这种疑问看下文:

本科时候做ARIMA模型的时候就发现Q-statistic of residual和resid的序列相关检验出来的Q统计量不一样,很纠结,今日再做, 不想把这个问题再放下去,所以查资料解决之。既然说到这问题,那我从头说起:


什么是Q统计量检验:The Ljung–Box test test can be defined as follows.

H0: The data are independently distributed (i.e. the correlations in the population from which the sample is taken are 0, so that any observed correlations in the data result from randomness of the sampling process).Ha: The data are not independently distributed.The test statistic is:
统计量where n is the sample size, is the sample autocorrelation at lag k, and h is the number of lags being tested. For significance level α, the critical region for rejection of the hypothesis of randomness is \chi_{1-\alpha,h}^2
" src="http://upload.wikimedia.org/math/f/9/3/f934e8fde5eb44af530d2e75c233cf92.png">
where is the α-
quantile of the chi-squared distribution with h degrees of freedom.
The Ljung–Box test is commonly used in
autoregressive integrated moving average (ARIMA) modeling. Note that it is applied to the residuals of a fitted ARIMA model, not the original series, and in such applications the hypothesis actually being tested is that the residuals from the ARIMA model have no autocorrelation. When testing ARIMA models, no adjustment to the test statistic or to the critical region of the test are made in relation to the structure of the ARIMA model.
http://en.wikipedia.org/wiki/Ljung-Box_test
上面这一段来自维基百科,解释了两个问题:


  • Q统计量和他的原假设备择假设,原假设是数据时相互独立分布的,对于残差而言就是相互独立那么就为白噪声,所以p如果很小就是拒绝原假设,就认为残差存在相关性,那么你的变量就没有完全把残差中的信息提取出来,说明模型不好,需要重新选择模型。
  • 模型的Q统计量检验而不是对原数据的Q统计量,因为在检验模型是,并不根据模型结构进行调整。所以有时候你回去用resid做自相关检验的时候就会发现出来的结果和这里完全不一样,要小心。至于为什么eviews我将继续查资料解决。

PS:
在我做arma的时候,总是Q统计量检验通不过,总是p很小,残差项相关,不管如何改阶数都不好解决,(应该有不少人遇到这个问题)今天尝试分析季节趋势,确实,p很小这种情况往往发生在日数据上,我今日在做的股价模型就是因为数据量很多,画出图来之后很难发现季节趋势,在加入5天的季节趋势之后Q检验很好的通过了,多次尝试之后SAR,SMA加入就很好的提高的残差信息表示量,模型就可以了。不过这只是一般题目,实际问题还需要继续讨论。
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关键词:EVIEWS 时间序列模型 Eview Views 时间序列 模型 统计 本科 资料

本帖被以下文库推荐

sherrishe 发表于 2012-12-12 09:39:38 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
写得好好,解决了我好多疑问!谢谢啊!

模型统计量
模型        预测变量数        模型拟合统计量        Ljung-Box Q(18)        离群值数
                            平稳的 R 方       统计量                DF                  Sig.       
指数-模型_1        0        .586                   6.430                14                  .9540

上面这个平稳的R方是什么意思啊?谢谢谢谢!急啊

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sherrishe 发表于 2012-12-12 09:55:32 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
牛掰啊~

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dalezxr 发表于 2012-12-15 23:53:24 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
sherrishe 发表于 2012-12-12 09:39
写得好好,解决了我好多疑问!谢谢啊!

模型统计量
你这个有点模糊,对不齐不太明白,输出就是这样的吗?平稳的R,难道是adjust R,调整后拟合优度

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yudapigu 发表于 2014-9-20 15:43:34 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
sherrishe 发表于 2012-12-12 09:39
写得好好,解决了我好多疑问!谢谢啊!

模型统计量
平稳的R2应该是模型的拟合优度,取值范围是0~1,最好在0.7以上

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陆先生733 发表于 2014-10-6 12:22:54 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
谢谢啦

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ウ兴ウ 发表于 2015-2-26 16:03:46 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
我现在是发现这样的情况,在对模型的残差检验正态性时没通过(shapiro.test),但是用Box.test却通过了,搞得我很郁闷。。。(用R语言来做得)难道它们用的残差不一样?

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鸡仔,JET! 学生认证  发表于 2015-8-18 12:13:57 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
还是有些不明白 到底以哪个为准呢?

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13045190659 发表于 2016-4-16 10:50:20 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
这个解释好棒,很清楚!

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想请教两个检验结果完全不一样,那究竟应该看哪个呢?感觉从两个方面来说好像都是讲得通的。
还有,不管哪个检验,我发现滞后大概4、5阶的时候P值又会趋近于0,应该看到几阶呢?(我用的某只股票的日收盘价数据,只做了一阶差分就平稳了)

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