请教eviews9中SIGMASQ的含义

我想请问下如果SIGMASQ不显著应该怎么办？

受益，谢谢分享。

财经节析 发表于 2017-11-3 10:29
是通过对ARMA模型进行ML估计得到的扰动项方差的估计值，其与利用残差平方和得到的方差估计值之间还是有差异 ...

老师您好 我看了您的视频 自相关讲解 那一章。您做 et et(-1) ,然后接着做ar（1）. 我是跟着您视频做的。在做et et(-1)时，得出的结果是一样的。但是再做AR（1）的时候，您显示的是没有这个sigmasq. 但是我的却出现了。关键是其他的数值也和您的不一样了。ch6 案例

逗比态 发表于 2018-3-10 17:15
我想请问下如果SIGMASQ不显著应该怎么办？

不管它

Nuliguan 发表于 2018-10-19 15:35
老师您好 我看了您的视频 自相关讲解 那一章。您做 et et(-1) ,然后接着做ar（1）. 我是跟着您视频做的。 ...

EViews9以后的版本采用的估计方法变了，所以估计的结果也可能变了

wuye2015 发表于 2017-12-7 09:50
张老师您好，我想请教下，在做e-g协整检验时，第一步回归，残差有自相关问题，我需要把它消除吗 （后续分 ...

你的问题解决了吗？你这种情况可以在第一步的时候考虑变量选择是否合适

财经节析 发表于 2018-10-20 18:48
EViews9以后的版本采用的估计方法变了，所以估计的结果也可能变了

继续前面的问题（我用的Mac Eviews9）今天在学习时间序列第一课ARMA中，又出现了SIGMASQ问题，8版没有。关键是其他数值也不同。 我发现8版在做ar(1) 时，观测样本都是显示向后调整1年即1916-2014。而我的9版还是不变即1915-2014。可能是数据差错的来源吧？！ 关键还是不能接着做残差分析（resid）。8版可以接着做。9版该怎么做呢？

good！

r的残差平方和等于21545.29 和eviews是一样的 eviews的估计方法 在estimate选择的时候是ls 出来的结果却是ml ...欺人太盛
但r强行使用“css”条件最小二乘估计结果也不如ml...
原因在eviews官方手册里面有解释：Box and Jenkins (1976) and Box, Jenkins, and Reinsel (2008, Section 7.1.2 p 232.) point out that conditional on pre-sample values for the AR and MA errors, the normal conditional likelihood function may be maximized by minimizing the sum of squares of the innovations.

----------------------------------------------------------分割------------------------------------------------------在进行的估计的时候，若是使用最大似然估计，需要假设为正太分布，此时自由度缩小。（分母变小）
而使用普通线性回归最小二乘估计的时候，则没有这个问题。
因此Eviews在 Variable中把最大似然法估计法得残差方差写了出来。
而下方则是使用最小二乘估计得到的残差标准差 。
图右侧 R 中
x.fit\$residuals为残差序列
x.fit\$residuals^2 为残差平方
sum(x.fit\$residuals^2) 为残差平方和
x.fit\$sigma2  就是Eviews中的 SIGMASQ

参考文献：

1.http://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/course/fts/ftsnotes/html/_ftsnotes/fts-armod.html#tslin-ar-est

2.http://forums.eviews.com/viewtopic.php?t=13058

3.http://www.eviews.com/help/helpintro.html#page/content/system-System_Estimation_Methods.html

4.王燕. 应用时间序列分析 : Applied time series analysis[M]. 2012.

maodongjun 发表于 2017-3-23 10:45
不需要报告。
简单说只要这个系数显著就可以了。可以不用管它。

如果不显著呢？