楼主: jisuanji12
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ADF检验中的问题求教! [推广有奖]

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在做ADF检验时,我想请问大家有时在AIC,SC最小,但回归的系数却不怎么好的情况下,该如何选择滞后项?不知大家有没有发现,随着滞后项的增加,因为自由度会降低,所以,无论是AIC还是SC都会减小,但此时,有些项的回归系数往往通过不了,此时请问大家该如何选择?举个例子,对于季度GDP数据来说,如果根据AIC,SC最小的准则来选择滞后期的话,它就是I(2),如果考虑是回归系数的显著性的话,它就是I(1),但此时,AIC和SC肯定不是最小,我看了一些文章,对GDP有人说是I(1),有人说是I(2),不知大家对此有何看法,谢谢!
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关键词:ADF检验 问题求教 ADF F检验 季度GDP 检验 求教 ADF

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flygreen 发表于2楼  查看完整内容

一般说来,中国的gdp以不变价格计算是1阶的,如果以变价格计算是二阶的。滞后项的选取嘛凭经验吧,没有什么特别有用的准则。

gloryfly 发表于3楼  查看完整内容

这个问题应该是协整理论中比较弱的地方了,通常可以根据检验的势来进行选择,不过在出现矛盾的时候要综合考虑。。。当然,说起来容易,做起来经验的确很重要。2楼的,不仅仅是中国的GDP,绝大部分宏观统计数据的现价值都是二价的,进行不变价格处理后就是一阶的了。

Rita_qu 发表于7楼  查看完整内容

根据我的知识,我认为,既然你回归方程中有I (1),就不能应用统计检验了,回归方程只能用来估计参数,不能进行统计检验。因为可能都不再满足T,F分布了"不知大家有没有发现,随着滞后项的增加,因为自由度会降低,所以,无论是AIC还是SC都会减小"作什么统计检验啊? 一般系数显著性不是T, F就可以了么?有自由度问题么?只有observation 的问题啊。即使是作MLE 类的,我也不同意无论是AIC还是SC都会减小。ADF test 决定lag时,我理 ...

wayenlyy 发表于9楼  查看完整内容

哈哈,古董帖子都翻出来了。 实际上这个问题的处理还是十分尴尬的,没有什么中规中矩的法则可循。一般的来说,需要INFORMATION CRITERIA(例如 AIC, BIC),但是理论上说这些都是含糊的东西, 而且这两个标准还往往会选择不同的滞后级数。 有的人建议大样本的情况下用bic, 因为bic asymptotically efficient. 往往的是bic 会选择一个比较小的模型, 因为它对于解释变量数目的增加会加更大的 PENALTY。 在应用时候,我觉得可以 ...

本帖被以下文库推荐

沙发
flygreen 发表于 2005-3-19 14:36:00 |只看作者 |坛友微信交流群

一般说来,中国的gdp以不变价格计算是1阶的,如果以变价格计算是二阶的。滞后项的选取嘛凭经验吧,没有什么特别有用的准则。

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藤椅
gloryfly 在职认证  发表于 2005-3-19 22:13:00 |只看作者 |坛友微信交流群

这个问题应该是协整理论中比较弱的地方了,通常可以根据检验的势来进行选择,不过在出现矛盾的时候要综合考虑。。。

当然,说起来容易,做起来经验的确很重要。

2楼的,不仅仅是中国的GDP,绝大部分宏观统计数据的现价值都是二价的,进行不变价格处理后就是一阶的了。

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你们世俗的人都认为大侠是玉树临风的 难道 大侠就不能矮胖吗?

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板凳
whongjiang 在职认证  发表于 2005-3-20 13:24:00 |只看作者 |坛友微信交流群
兄弟!我遇到和你一样的问题

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Rita_qu 发表于 2005-3-21 09:58:00 |只看作者 |坛友微信交流群

根据我的知识,我认为,既然你回归方程中有I (1),就不能应用统计检验了,回归方程只能用来估计参数,不能进行统计检验。因为可能都不再满足T,F分布了

"不知大家有没有发现,随着滞后项的增加,因为自由度会降低,所以,无论是AIC还是SC都会减小"

作什么统计检验啊? 一般系数显著性不是T, F就可以了么?有自由度问题么?只有observation 的问题啊。即使是作MLE 类的,我也不同意无论是AIC还是SC都会减小。

ADF test 决定lag时,我理解的是1)看数据的frequency,2)AIC 3)直接看residuals 是不是w.n.

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二十四桥仍在 波心荡 冷月无声

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地板
wph58 发表于 2006-6-25 19:44:00 |只看作者 |坛友微信交流群

我也遇到了同样的问题,我不知道指标如何选取,滞后阶数如何确定。我觉得如果可以我们可以留下联系方式,大家交流一下。我的QQ45700872。

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wayenlyy 发表于 2006-6-25 20:37:00 |只看作者 |坛友微信交流群

哈哈,古董帖子都翻出来了。

实际上这个问题的处理还是十分尴尬的,没有什么中规中矩的法则可循。一般的来说,需要INFORMATION CRITERIA(例如 AIC, BIC),但是理论上说这些都是含糊的东西, 而且这两个标准还往往会选择不同的滞后级数。 有的人建议大样本的情况下用bic, 因为bic asymptotically efficient. 往往的是bic 会选择一个比较小的模型, 因为它对于解释变量数目的增加会加更大的 PENALTY。

在应用时候,我觉得可以考率整个模型其他的检测标准,比如T, F, 我做的那个PROJECT里的滞后级数选的是用BIC, 同时也看整体的拟合F, 以及T是不是可以接受。真的没有什么操作手册。 其实这些理论都不是一加一那样的。

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