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2011-03-01
Date: 03/01/11   Time: 19:48      
Sample: 7/26/2005 2/18/2011      
Included observations: 1358      
      
Autocorrelation Partial Correlation  AC   PAC  Q-Stat  Prob
      
        |      |         |      | 1                    0.051  0.051 3.5610 0.059
        |      |         |      | 2                   -0.024 -0.027 4.3444 0.114
        |      |         |      | 3                    0.053 0.056 8.1652 0.043
        |      |         |      | 4                   -0.029 -0.036 9.3057 0.054
        |      |         |      | 5                     0.019 0.026 9.8167 0.081
        |      |         |      | 6                     0.048 0.041 12.941 0.044
        |      |         |      | 7                     0.053 0.054 16.818 0.019
        |      |         |      | 8                    -0.008 -0.015 16.907 0.031
        |      |         |      | 9                      0.024 0.025 17.665 0.039
        |      |         |      | 10                    0.028 0.022 18.767 0.043
        |      |         |      | 11                    0.060 0.063 23.743 0.014
        |      |         |      | 12                    0.055 0.043 27.925 0.006
        |      |         |      | 13                   -0.018 -0.025 28.369 0.008
        |      |         |      | 14                    0.061 0.060 33.498 0.002
        |      |         |      | 15                    0.026 0.016 34.442 0.003
        |      |         |      | 16                    0.009 0.010 34.549 0.005
        |      |         |      | 17                   -0.002 -0.019 34.552 0.007
        |      |         |      | 18                    -0.009 -0.015 34.661 0.010
        |*     |         |*     | 19                   0.090 0.088 45.741 0.001
        |*     |         |      | 20                    0.077 0.066 54.019 0.000
        |      |         |      | 21                    0.014 -0.001 54.279 0.000
        |      |         |      | 22                    0.008 -0.004 54.370 0.000
        |      |         |      | 23                     0.015 0.009 54.677 0.000
        |      |         |      | 24                      0.005 0.006 54.713 0.000
        |      |         |      | 25                    -0.024 -0.039 55.515 0.000
        |      |         |      | 26                    0.008 -0.015 55.600 0.001
        |      |         |      | 27                      0.037 0.033 57.512 0.001
        |      |         |      | 28                     0.030 0.029 58.801 0.001
        |      |         |      | 29                     0.048 0.039 62.008 0.000
        |      |         |      | 30                     0.033 0.012 63.498 0.000
        |      |         |      | 31                     0.047 0.035 66.607 0.000
        |      |         |      | 32                  -0.038 -0.042 68.587 0.000
        |      |         |      | 33                   0.026 0.023 69.512 0.000
        |      |         |      | 34                   0.068 0.043 75.938 0.000
        |*     |         |*     | 35                 0.079 0.076 84.627 0.000
        |      |         |      | 36                   0.055 0.045 88.789 0.000
      所检测序列为人民币汇率对数收益率序列,上述数据中的最后一项P值在滞后11阶之内均大于1%,可是一般的序列自相关检验的显著性水平取5%,这样的话是否意味着该序列存在序列自相关呢?谢谢哪位高手帮忙解答一下~
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2011-3-1 20:26:50
一般而言我们要求的是前15项的P值均大于0.05,你这个里面只有有限的几项符合这个条件,因此这个时间序列模型还没达到要求,需要继续完善~
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2011-3-1 20:33:37
概率数值表明拒绝原假设犯第一类错误的概率,第一类错误即原假设为真而拒绝原假设的错误。而原假设是序列不存在P阶自相关性,因此当概率数值越大,犯第一类错误的可能性越大,即原假设成立的概率越小,或者越可能存在序列自相关性。反之,概率数值越小,犯第一类错误的可能行就越小,即原假设成立的概率越大,或者越可能不存在序列自相关性。注意原假设:不存在P阶自相关性。
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2011-3-1 21:00:21
2# lemmon11
谢谢你的回答。我上面所作的序列自相关检验是针对原始数据序列本身的,不是针对模型的残差所作的检验。我想用GARCH模型,但是在估计均值方程时,遇到了问题,如果序列不存在自相关,那么均值方程取一般的均值方程,可是我对序列所作的自相关检验,很难判断出来到底是几阶自相关。不知道是不是我对序列自相关的理解有误。
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2011-3-1 21:06:11
3# wenpan9933
谢谢。可是P值的判断标准是“大接小拒”,即大于显著性水平则接受原假设,小于显著性水平则拒绝原假设。以此判断,滞后10阶开始在5%显著性水平下均接受原假设。
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2011-3-1 22:13:31
DDDDDDDDDD
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