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关于平稳性检验的问题
楼主
zxx050444016
5844
8
收藏
2011-06-08
是不是有时候根本不需要做平稳性检验?我发觉有人在用时间序列CD模型或者模型的时候好像都没有做平稳性检验,怎么回事。
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沙发
shidakaia9
2011-6-8 22:42:03
时间短不需要做,因为没有意义。
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藤椅
zxx050444016
2011-6-8 23:34:28
2#
shidakaia9
12年算短吧?另外我想问问楼上的有没有用过菲德模型?
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板凳
shidakaia9
2011-6-9 09:25:56
3#
zxx050444016
你自己又没说是十二年。严格的说只要能够看出显著变化趋势的时间序列范围就应该做平稳性检验。一般来说时间短不用做,但是时间长短很难界定?几年算短?几年又算长?菲徳模型据我所知就是研究出口与经济增长的模型,1953年提出来的吧。也许我孤陋寡闻记不住了,但是不管用什么模型,计量的原则还是原则,不随你用模型而改变。
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报纸
zxx050444016
2011-6-9 16:59:47
4#
shidakaia9
可是我看别人做论文的时候,根本没有检验平稳性啊。
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地板
daijiawu
2011-6-9 21:56:48
首先,如果是用时间序列数据做模型的话,那么时间肯定不能太短,否则自由度不够,做出来的结果没有多大意义,事实上,12年的数据,如果是年度数据的话,自由度根本不够,也就是说这样的模型就算结果很显著,也没有多大价值;
其次,一般用时间序列数据做计量模型,都要进行平稳性检验,因为现实生活中我们所获得的时间序列数据(如GDP、CPI等)大都是非平稳的。你所说的可能有以下几种情况:一是文章的作者使用的是差分后的模型,一般一阶差分后数据会变得平稳,个别的需要二阶差分;二是作者进行了平稳性检验而没有在模型中说明;三是根本就没做,这样的结果很可能是虚假回归,没有多大意义。在实际生活中,相当多的经济数据为一阶非平稳数据,即I(1)序列,假设时间序列Y与X都是I(1)序列,用水平变量估计模型得到非常显著的结果是由于它们都是I(1)序列,那么用一阶差分变量做回归后,这种显著性就会消失。即用非平稳数据做出来的结果是虚假回归。
一些不成熟的看法,请批评指正。
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7楼
oasischang
2014-1-7 16:43:46
终于看到好的解释了
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8楼
崔可西
2014-3-11 22:52:58
看到好的解释了
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9楼
SSRbao
2021-8-30 18:59:33
请问,变量平稳的是不是可以不用差分?在做回归时,没有做差分的是不是可以和做了差分的直接一起回归
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