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2008-09-26
Date: 09/26/08   Time: 05:56      
Sample: 1 1545      
Included observations: 1544      
      
Autocorrelation Partial Correlation  AC   PAC  Q-Stat  Prob
      
        |       |         |       | 1 -0.013 -0.013 0.2571 0.612
        |       |         |       | 2 -0.015 -0.015 0.5837 0.747
        |*      |         |*      | 3 0.067 0.067 7.5358 0.057
        |       |         |       | 4 0.054 0.056 12.132 0.016
        |       |         |       | 5 -0.040 -0.037 14.628 0.012
        |       |         |       | 6 -0.034 -0.039 16.461 0.011
        |       |         |       | 7 0.027 0.018 17.571 0.014
        |       |         |       | 8 -0.026 -0.025 18.661 0.017
        |       |         |       | 9 -0.000 0.009 18.661 0.028
        |       |         |       | 10 0.033 0.032 20.344 0.026
        |       |         |*      | 11 0.066 0.066 27.034 0.005
        |       |         |       | 12 0.021 0.026 27.698 0.006
      
这个是上证指数的日收益率的序列相关行检验,我不知道这个是的阶数怎么确定。谢谢大家帮忙
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2008-9-26 07:16:00
我不明白你这是什么?residual autocorrelation? 还是直接拿数据来做自回归?
如果是前者,用Pantmanteau test,比如Lyung-Box...lag length 相对比较随意,但是一般来说,都是相关性越来越小的,而且呈指数下降趋势,除非有long memory现象,看你这个不像这种情况。
那么你就是后者了吧?lag length是靠PACF先初步估计的。有了几个可能的lag length之后,分别进行回归。这时候可以用一些information criteria来进行选择。别忘了对residual做test,以确定模型没有misspecified。
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