1樓：網友
如果兩個原序列平穩的時間序列之間存在長期均衡關係，那麼需要進行協整迴歸。協整是指兩個或兩個以上的時間序列之間存在穩定的長期關係，即它們在長期內共同演變，即使它們之間可能存在短期的偏離，但它們總體上仍然趨於穩定的均衡狀態。如果兩個原序列平穩的時間序列之間不存在長期均衡關係，則不需要進行協整迴歸。
協整迴歸是一種常用的時間序列分析方法，它可以用來研究兩個或兩個以上時間序列之間的長期關係，特別是當這些時間序列之間存在非瞬時關係時。協整迴歸可以通過尋找一條羨禪穩定的線性組合來消除這些時間序列之間的非瞬時關係，從而提高模型的**準確性和可靠性。
在進行協整迴歸之前，需要先進行單位根檢驗，以確定時間序列是否平穩。如果時間序列不平穩，則需要進行差分或其他處理方法，使其變為平穩的時間序列。如果兩個原序列平穩的時間序列通過單位根檢驗發現它們之間存在長期均衡關係，就需要進行協整迴歸。
需要注意的是，協整迴歸不能保證一定能夠找到長期均兄橋塵衡關係，因此在進行協整迴歸時需要謹慎分析。如果在實際應用中，協整迴歸的效果不佳，也可以考慮其他時間序列分析方法，如granger因果關係檢驗、var模型等。
總消慎之，如果兩個原序列平穩的時間序列之間存在長期均衡關係，就需要進行協整迴歸。協整迴歸可以消除時間序列之間的非瞬時關係，提高模型的**準確性和可靠性。
2樓：帳號已登出
如果兩個原序李缺察列平穩，即它們的均值和方差都保持不變，那麼它們之間不存在長期關係，即它們扮團可能不需要進行協整迴歸。
協整是指兩個或多個非平穩時間序列之間的線性關係，具有共同的趨勢，即它們的差分序列是平穩的。如果兩個時間序列已經平哪茄穩，說明它們本身已經不存在趨勢了，因此協整迴歸可能不需要進行。
然而，即使兩個原序列平穩，它們之間仍然可能存在短期的相關性，這可以通過自相關和偏自相關係數的分析來確定。如果存在短期相關性，就可以進行arima模型的擬合和**。如果兩個平穩序列之間存在協整關係，則需要進行協整迴歸。
3樓：網友
如果兩個時間鎮弊序列是平穩的，那麼它們的均值和方差不會隨時間的推移而發生變化。但談運是，這並不意味著它們之間一定存在協整關係。協整是指兩個或多個時間序列之間存在長期穩定的線性關係，即它們的線性組合是平穩的。
如果兩個時間序列存在協整關係，那麼它們之間就可以建立協整迴歸模型，從而**它們之間的長期關係。如果兩個時間序列沒有協整關係，那麼它們之間的短期關係可能會存在御侍族，但是無法建立長期的關係模型。因此，需要對兩個時間序列進行協整檢驗，確定它們是否存在協整關係，如果存在，再進行協整迴歸建模。
兩列時間序列怎麼做迴歸
4樓：
摘要。1、迴歸分析，計算迴歸係數。
2、引數的顯著性檢驗，t檢驗。
3、異方差、自相關檢驗、修正。
4、一元線性迴歸就完成了。
兩列時間序列怎麼做迴歸。
1、迴歸分析，計算迴歸係數。
2、引數的顯著性檢驗，t檢驗。
3、異方差、自相關檢驗、修正。
4、一元線性迴歸就完成了。
額，上面也搜到了，你不會是差不多吧[吃鯨]
查的吧。親不是的。
當即期利率上公升時，是購買長期債券短時間賣掉還是購買短期債券？是買兩年的還是一年。
債券的**跟市場收益率呈反向變化，當市場收益率上公升時，債券**會**。
久期越長的債券，****幅度越大。
所以當預期收益率將上公升時，應該購買短期債券，這樣當利率真的上公升時，債券**的幅度較小。
我們老師說要購買長期債券短時間賣掉？
購買短期債劵。
那購買長期債券短時間賣掉的好處有什麼。
**長期國債的話，市場里長期國債的需求上公升，會導致長期國債的****，那麼其收益率會下降。
我的時間序列都二階平穩，一階有的平穩有的不平穩，可以進行協整和迴歸嗎？如果可以，是用原始資料還是用差分後的資料呢？
5樓：
摘要。如果多變數資料全都是零階單整，所有資料都是平穩資料，可以直接利用ols迴歸分析。如果多變數資料全不是零階單整，所有資料都不是平穩資料，不可以直接利用ols迴歸分析。
我的時凱悄間序列都二階平穩，一盯搭渣階有的平穩有的不平穩枝指，可以進行協整和迴歸嗎？如果可以，是用原始資料還是用差分後的資料呢？
如果多變數數州巨集據全都是零階單整，所有資料都是平穩資料，可以直接利用ols迴歸分析。如果多變數資料全不是零辯晌階單整，所有資料都不是平穩資料，不可以直接利用冊灶冊ols迴歸分析。
1. 使耐團滲用adf檢驗所有變數資料的的平穩性，確定單整階數i(m)，如果所有的資料都滿足單整階數i(m)，也或兆就是說昌脊所有資料說同階單整，可以進行以下的步驟，否則需要更換資料。
2. 使用eg檢驗所有變數資料是否存在協整。
3. 如果存在協整關係，則可以直接用原變數的時間序列資料進行ols迴歸分析；仔搭也可以使用誤差修正模型進行迴歸分析，此時誤差修正模型裡面包含了侍坦短念談拿期波動和長期趨勢對因變數對影響。
同學您可以根據您的具體情況選擇使用原始資料還是差分後的資料。
多變數資料，零階部分平穩，二階差分全平穩怎麼辦？還能進行協整分析嗎？
如果你的資料在零階部分平穩，那麼你可以直接使用原始資料進行協整分析。
協整分析的目的是檢測多個非平穩時間序列之間是敗耐畝否存在長期均衡關畝喊系。察森如果你的資料已經是平穩的，那麼就不需要進行差分處理了。
五個時間序列，原序列有乙個平穩，有兩個二階差分平穩還有兩個二階差分平穩，怎麼做協整檢驗？
6樓：
摘要。對x的對數取一階差分做平穩性檢驗，若平穩則可以做後面的分析；若不平穩則對xy的對數再做二階差分的平穩性檢驗，同時平穩後再做後面的分析。由於x序列是平穩，y的一階差分序列平穩的，表明x序列和y序列不存在協整關係，因而不能做格蘭傑檢驗、一元線性迴歸，協整就更不必了。
如果是同階單整的，可以先做協整檢驗，如果存在協整關係，之後可以做格蘭傑檢驗和一元線性迴歸。
五個時間序列，原序列有乙個平穩，有兩個二階差分平穩還有兩個二階差分平穩，怎麼做協整檢驗？
對x的對數取一階差分做平穩性檢驗，若平穩則可以做後面的分析；若不平穩則對xy的對數再做二階差分的平穩性檢驗，同時平穩後再做後面的分析。由於x序列是平穩，y的一階差分序列平穩的，表穗桐運明x序列和y序列不存在協整關係，因而不能做格蘭傑檢驗、一元輪銀線性迴歸，協整就更不必了。如果是同階單整的，可以先做協整檢驗，如果存在協整關係，之猜梁後可以做格蘭傑檢驗和一元線性迴歸。
當自變數從肢手埋x變到x+1時，函式歷螞y=y(x)一階薯鋒差分的差分δ(δy(x))=y(x+1) -y(x))=y(x+1) -y(x)=(y(x+2) -y(x+1)) y(x+1) -y(x))=y(x+2) -2y(x+1) +y(x)
親這個協調能理解嘛<>
x序列有平穩的，也有不平穩的。
是的親格蘭檢驗一下就可以哦。
y不平穩，那就不用做協整了嗎？是不是就說明這個模型不行，存在偽迴歸呀。
不用協整檢驗了？那也不用再進行誤差修正模型了是嗎？直接格蘭傑因果檢驗？
直接檢驗就可以了。
因為y也不平衡。
就是說當x序列不平穩y序列不平穩時，不存在協整關係，再考慮格蘭傑因果檢驗。
對的親是這個意思。
那x原序列平穩的話，是不是不能剔除呀。
x平穩就不用看了直接剔除。
時間序列資料迴歸必須要做平穩性檢驗嗎
7樓：網友
面板資料的協整來。
檢驗與協整源。
迴歸1、前提：
待檢驗的兩個或多個變數之間（自變數與因變數），（單整：單個變數的差分平穩，一階平穩：差分一次；二階級平穩：差分兩次；，，必須是同階單整。
原因：只有同階單整，變數之間才有共同的增長趨勢，才能同漲同落。時間序列的協整檢驗：先做迴歸，後做協整檢驗。2、面板資料的協整檢驗：先做協整檢驗，後做迴歸。
協整：變數之間的長期的穩定的協調關係。
3、面板資料的協整迴歸：
1）不變係數模型（各單位之間的迴歸係數大體相同）變係數模型（各單位之間的迴歸係數大體不同）f檢驗：略。
1）固定影響模型（總體資料）
2）隨機影響模型（樣本資料）
為什麼時間序列做迴歸時只需協整檢驗就夠了,不需要以前的經典迴歸檢驗
8樓：網友
協整和ols是兩回事，協整了但是要做ols的話還是需要以前的經典檢驗。
櫻花大戰4 兩個公佈序列號都進不去 哭求
這些是步驟，一步一步對照著看看吧。.安裝最新版 .載入映象 cd，cd，cd .安裝文字補丁。要保證和遊戲目錄一致。.執行遊戲，根據提示安鋒蠢歲裝防拷系統，然後防拷會自動重起電腦。.再次執行，輸入序列號 ljc vvgzbz ulsare sxkbvx szbn 本人就是用這個進入的一定能用 即可進...
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