楼主: 资料狂人
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[朱复康] 吉林大学数学学院朱复康(时间序列分析、保险精算)6月3日在线访谈  关闭 [推广有奖]

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HH公子 发表于 2016-6-2 10:12:05
朱老师好:探究两组金融市场时间序列数据的相互影响关系,用GARCH类的模型,还是用SVAR之类的模型做分析合适呢?抑或说,研究哪种相关关系适合哪种分析方法呢。谢谢。
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hyq2003 发表于 2016-6-2 12:20:30
朱老师,你好,请教单位根检验的问题:
1、李子奈《计量经济学》中是这样讲的:用ADF逐次检验(1)含截距和趋势项(2)含截距不含趋势(3)不含截距和趋势项
什么时候平稳就停止检验,三者都不平稳就认为不平稳。但是有的书上说先看时间序列的折线图,根据折线图的形状选择对应的方程形式。
请问:规范的单位根检验过程是怎样的?
2、接上面问题,单位根检验的滞后阶数的选择,李子奈的书上是对残差进行LM检验,以没有自相关为标准,请问这样对吗?,EViews中怎样在进行ADF检验的同时完成残差的LM检验?
3、月度数据获季度数据在进行单位根检验之前需要进行季节调整吗?
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condmn 发表于 2016-6-2 13:24:46
朱老师好!您如何看待时间学列和动态随机一般均衡等新模型的结合?如何看待现在越来越多的顶级期刊应用时间序列越来越少
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HH公子 发表于 2016-6-2 14:41:07
hyq2003 发表于 2016-6-2 12:20
朱老师,你好,请教单位根检验的问题:
1、李子奈《计量经济学》中是这样讲的:用ADF逐次检验(1)含截距和 ...
我也有同样的疑问

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mings 在职认证  发表于 2016-6-3 08:55:14
问题一:在宏观经济研究中,在多元线性回归模型中,随着在模型中增减变量、甚至常数项,核心解释变量的符号会变?问题出在哪里?如何修正。如何选择正确并区分错误的。
问题二:在宏观经济研究中,多元线性回归出现修正R^2位负数,是什么原因,如何修正?

问题三:在宏观经济研究中,可以替换变量,或者增减变量,也可以变化模型的形式(例如解释变量为一次,可以变为二次),如何评价、选择这些模型。感谢
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mings 在职认证  发表于 2016-6-3 09:27:50
在模型中加入了一阶AR(1),模型的修正R^2变为了1,原来是0.23,如何解释?这是所谓的饱和模型么?这个模型是否需要修正,具体如何做?

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mings 在职认证  发表于 2016-6-3 09:59:03
另外,朱老师。请问您,宏观指数时间系列数据,应该选择什么样的模型?目的是为了 解释指数如何变化。
能将其作为被解释变量进行回归么?还是如何?

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zfk 发表于 2016-6-3 15:06:25
大家好,欢迎提问。由于数学背景,对一些经济学问题理解不对的地方请大家多多指正!
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资料狂人 + 5 + 5 + 5 感谢朱老师

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zfk 发表于 2016-6-3 15:07:32
资料狂人 发表于 2016-6-2 08:54
坛友lzguo568:
朱复康老师,我平时喜欢学习有关统计方面知识,也看一些有关时间序列分析、多元统计分析与 ...
1这样的实例有很多,仅举一些在中国知网搜索到的三个例子:白云《时间序列特性驱动的供水量预测方法研究及应用》,江潮《陕西省不同区域城区用水定额及需水量预测研究》,朱苹《多元线性回归模型在北京市用水量预测中的应用》。
2马尔可夫链,是指具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前信息的情况下,以前的信息对于预测将来是无关的。

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zfk 发表于 2016-6-3 15:08:01
资料狂人 发表于 2016-6-2 08:54
坛友飞天大老鼠 :
朱老师,在电力负荷预测方面用时间序列分析可行吗,因为电力数据受天气人口等因素影响随 ...
1时间序列是可以用来预测电力负荷的,这时候不能简单地采用经典的ARMA模型,而是采用一些时间序列--回归模型,可以参考经典文献R Engle, C.W.J. Granger, J. Rice and A. Weiss, Semi-parametric estimates of the relation between weather and electricity demand, Journal of American Statistical Association 81 (1986): 310-320或者如下网址
https://www.wiwi.hu-berlin.de/de ... FranziskaSchulz.pdf
给出的ppt。
2单位根检验的结果依赖于你的研究框架(是否具有常数项、是否具有确定时间趋势),不能仅仅通过p值来得出结论,可以参考如下网页的更多讨论:https://www.researchgate.net/pos ... ficiency_in_market2

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