关于消除自相关的问题

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我做出口对国民生产总值的回归，chukou=c（1）+c（2）gdp,出现自相关的问题，然后做chukou=c（1）+c（2）gdp+ar（1），基本消除自相关，那么，我试了试用chukou（-1）来代替ar（1），怎么得到的结果不一样呢？？ar（1）不是chukou（-1）吗？？求解！！！
还有如下面的方程，ar（1）怎么放在一个大括号里？？
LOG(CHUKOU) = -5.33934078934 + 1.34134610224*LOG(GDP) + [AR(1)=0.356317665278]

另外再问一个问题，用ar（1）消除了自相关，但是ar（1）的 t 检验不显著怎么办，t=1.5~这个方程能用吗？？？

求高人不厌其烦的讲解啊！！！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：消除自相关 自相关 国民生产总值 生产总值 GDP 出口 生产总值

完全不一样的概念，加因变量的滞后项就变成动态模型了，好好看看书吧，孩子

magicgina 发表于 2012-5-14 19:57
完全不一样的概念，加因变量的滞后项就变成动态模型了，好好看看书吧，孩子

下面还有两个问题啊，能解答吗？求解

ar（1）的 t 检验不显著，可以尝试AR项及MA项

haoyun010 发表于 2012-5-14 21:54
ar（1）的 t 检验不显著，可以尝试AR项及MA项

LOG(CHUKOU) = -5.33934078934 + 1.34134610224*LOG(GDP) + [AR(1)=0.356317665278]
ar(1)放在一个括号里，怎么理解？？进行预测时ar(1)时多少啊？？

本文来自: 人大经济论坛 EViews专版 版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... amp;from^^uid=1833917

changjinglu1 发表于 2012-5-15 21:58
LOG(CHUKOU) = -5.33934078934 + 1.34134610224*LOG(GDP) + [AR(1)=0.356317665278]
ar(1)放在一个括号里 ...

AR（1）是指将包含自回归的 error term 保存下来后，将 error term 的滞后一阶放入方程中回归，此结果大致等于因变量 lag（1）的结果。

haoyun010 发表于 2012-5-16 21:07
AR（1）是指将包含自回归的 error term 保存下来后，将 error term 的滞后一阶放入方程中回归，此结果大致 ...

敢问图片中被圈红的数据什么意思啊？？怎么都是NA啊？？回归方程做的不对？？

changjinglu1 发表于 2012-5-16 21:34
敢问图片中被圈红的数据什么意思啊？？怎么都是NA啊？？回归方程做的不对？？

NA估计可能是数据的问题

haoyun010 发表于 2012-5-17 22:06
NA估计可能是数据的问题

你好，我在预测时出现了点问题，能帮我看看吗？我要预测2004和2005年的出口，用方程eq能预测，但是eq1却 不能预测，不知道为什么。我把文件上传 了，格式要改成.wf1，麻烦你看一看。谢谢

changjinglu1 发表于 2012-5-19 21:35
你好，我在预测时出现了点问题，能帮我看看吗？我要预测2004和2005年的出口，用方程eq能预测，但是eq1却  ...

你好，资料收到。我认为，在增加了t变量后，对其他变量可以不用取对数了，以下是实证结果，从DW值可以看出基本上残差序列不存在异方差：

Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        2694.226        6819.011        0.395105        0.6987
GDP        0.562659        0.198594        2.833218        0.0133
TIME        -1806.043        1423.301        -1.268911        0.2252
AR(1)        0.556948        0.287854        1.934830        0.0735
MA(1)        0.825107        0.173375        4.759092        0.0003
                               
R-squared        0.977149            Mean dependent var                11144.55
Adjusted R-squared        0.970620            S.D. dependent var                10063.41
S.E. of regression        1724.930            Akaike info criterion                17.96469
Sum squared resid        41655379            Schwarz criterion                18.21323
Log likelihood        -165.6646            Hannan-Quinn criter.                18.00676
F-statistic        149.6650            Durbin-Watson stat                2.066542
Prob(F-statistic)        0.000000