二阶自相关修正
答：得到的回归模型就是修正后的模型了。（如果是2阶自相关，就是“ls chukou c gdp ar(1）ar(2）”，依此类推。ar(p）就是表示随机干扰项的p阶自回归，在估计过程中自动完成了ρ1，ρ2，...，ρp的迭代。所以不需要具体再迭代了。你们老师都告诉你ls chukou c gdp ar(1)了，就说明你们老师...
答：自相关函数 (ACF)。延迟为 k 时，这是相距 k 个时间间隔的序列值之间的相关性。偏自相关函数 (PACF)。延迟为 k 时，这是相距 k 个时间间隔的序列值之间的相关性，同时考虑了间隔之间的值。截尾是指时间序列的自相关函数（ACF）或偏自相关函数（PACF）在某阶后均为0的性质（比如AR的PACF）；...
答：不清楚你的数据是是时间序列还是截面数据？还有你这个是想用组合模型？还是想用arma来解决自相关的问题？我根据你的描述只能给出下面的解答。。。希望满意 既然自相关图在1阶结尾，但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出，自相关图用来确定移动平均部分的阶数，既ma（1），偏自相关图用来确定自相关部分...
答：判断方法：利用eviews软件进行偏相关系数检验，在方程窗口点击view—residual test—correlogramqstatistics，观察左边的图形，如果条形图超出了虚线，则认为存在自相关性，根据超出虚线 的条数，判断它是几阶的。补救方法：可以采用迭代估计法，在LS命令中加入AR(1)，如果是二阶，再加入一个AR(2)
答：ρ为自相关系数 也就是说,一阶差分法是广义差分法的特殊形式。高阶自相关是用BG检验法，LM=T*R^2服从X^2(p)（kafang）分布，T为样本容量，p为你想检验的自相关阶数，查kafang分布表，置信度为95%也就是阿尔法=0.5，如果T*R^2>查出来的结果即存在你想验证的自相关阶数。修正用广义差分法...
答：即d=2。通过2次差分,将GDP序列转化为平稳序列 。利用序列来建立ARMA模型。 2、模型识别 确定模型形式和滞后阶数,通过自相关系数(AC)和偏自相关系数(PAC)来完成识别。 首先将GDP数据输入Eviews软件,查看其二阶差分的AC和PAC。打开GDP序列窗口,点击View按钮,出现下来菜单,选择Correlogram(相关图),如图: 打开相关...
答：依次加入其他变量（我有录视频，说的话，题主给我邮箱我发给你。）3.自相关检验 在做最小二乘法参数估计的基础上，直接看dw值，然后查表比较dl和du的值就可以了，如果要检验高阶自相关就要用lm检验法。自相关修正（广义差分法）这个也很麻烦，题主要的话，我直接吧视频给你吧，留个邮箱。
答：然而，如果误差项vt不满足古典假设，即包含ut的滞后效应，如ut-2的影响，这时需要在模型中加入ut-2，形成二阶自相关形式：ut = ut-1 + ut-2 这里的自相关系数包括r_1和r_2，其中r_2代表二阶自相关系数，而剩余部分仍然是满足古典假设的随机项。这个模型被称为二阶自回归模型（AR(2)）。
答：具体的形式如下：x(t) = α_1 * x(t-1) + α_2 * x(t-2) + ε(t)其中，x(t)表示在时刻t的时间序列值，α_1和α_2是模型的自回归系数，ε(t)是随机扰动项。因此，如果偏自相关系数和自相关系数在二阶后都呈现快速衰减的趋势，那么应该将模型识别为AR(2)过程。
答：不通过应该就是不是2阶自相关，应该就是一阶的。
网友评论：
隗满17214168251：
自相关修正用了差分法,但DW值还是没有通过检验,是不是模型有问题,需要改换模型形式 -
54253政府
： 基本方法是通过差分变换,对原始数据进行变换的方法,使自相关消除. 一,差分法,一阶. 设Y对x的回归模型为Yt=β1+β1xt+μt(1)μt=ρμt-1+vt式中, vt满足最小平方法关于误差项的全部假设条件.将式(1)滞后一个时期,则有Yt-1=β0+β1...
隗满17214168251：
消除自相关后,解释变量不显著了你好.我用EVIEWS进行BG检验为2阶自相关,于是我在一元回归方程后加AR(1)AR(2)来消除自相关,DW值是上升了,但... -
54253政府
：[答案] 如果AR(1) AR(2)比较显著的话 说明这个模型最好的解释变量是自己
隗满17214168251：
求大神帮忙!Eviews 上机考试,学习了异方差检验,序列相关的检验与修正,多重共线性检验与修正. -
54253政府
： 我用的是Eviews 8.1. 异方差检验:(怀特检验) 做完OLS之后,在弹出的窗口view-Residual Diagnostics-Heteroskedasticity(选择White,此时如果是一元就去掉交叉乘积项的勾,多元就勾选) 异方差修正,在Quick-Equation Estimation 里...
隗满17214168251：
EVIEWS,GB检验存在二阶自相关,但第二个滞后变量T检验通不过怎么办?删掉第二个滞后变量吗? -
54253政府
： 不通过应该就是不是2阶自相关,应该就是一阶的.
隗满17214168251：
消除自相关后,解释变量不显著了我用EVIEWS进行BG检验为2阶自相关,于是我在一元回归方程后加AR(1)AR(2)来消除自相关,DW值是上升了,但我唯一... -
54253政府
：[答案] 如果AR(1) AR(2)比较显著的话 说明这个模型最好的解释变量是自己
隗满17214168251：
计量经济学中用怀特(White)检验修正了异方差性,进行自相关检验时发现该模型还有序列自相关,该如何修正 -
54253政府
： 看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的;但方差较大,预测准确度较低. 你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS(可行广义二乘),可同时达到目的.广义差分尽管也可以,但损失自由度,而且要你自己推断出相关系数. 但我觉得奇怪的是,你为什么同时既有异方差又有序列相关;所以我觉得你很可能是有遗漏变量,遗漏变量进入残差项中,且与自变量相关,最终会导致你估计非无偏且非一致. 所以,最好先用直接做回归,后得到的残差,与自变量测下相关性;如相关性强,则说明存在遗漏变量.然后你采用工具变量法进行回归就可以了.
隗满17214168251：
解释变量是两个是不是只检测是否是二阶自相关 -
54253政府
： 回归要三个变量间两两相关,相关是回归的前提,但能相关的不一定都能进入到回归
隗满17214168251：
建立VAR模型 进行协整检验 格兰杰检验 VEC模型 脉冲响应函数 方差分解的先后顺序 -
54253政府
： 一般先做单位根检验,表明各个序列为同阶单整序列,则说明序列可以进行协整检验,建立回归模型用的是EG两步法,即对残差序列进行平稳性检验;建立VAR模型,用JJ检验法,即对相关系数检验;均可建立误差修正模型.如果建立的是VAR模型,协整检验用原始数据还是差分数据,是针对建立的模型的平稳性检验的结果是用的原始数据还是差分数据,如果模型用的是差分数据才平稳,那么协整检验用的就是差分数据,一般的先后顺序写做单位根检验,然后建立模型,协整检验,granger因果检验,模型分析.如果建立的是一元一次回归模型,一般先对两变量进行协整检验、granger因果检验、建立模型,模型的自相关、异方差修正、误差修正模型.
隗满17214168251：
如何决定应使用二阶段最小二乘法还是广义矩估计 -
54253政府
： 一、图示法 图示法是一种很直观的检验方法,它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性.把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数,求出残差项,并把作为随机误差项的估计值,画出的散点图.由于把残差项作为随...
隗满17214168251：
用自相关怎么看二阶色散和三阶色散 -
54253政府
： 色散不是高而是要低,色散和阿贝数成反比的,你看到的那个数字,例如32、40、58这个是阿贝数,正如你说的,折射率越高阿贝数越低,这是矛盾的,换在镜片上就是鱼与熊掌不可兼得,如果你的度数超过-6.00D,那么选择1.67以上的折射率会非常美观,.
