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关于误差修正模型
楼主
zh2007
1463
4
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2009-08-30
初次接触误差修正模型,请教大师指点小弟一下:根据我下面的结果,这个误差修正模型的方程应该是怎么写的?显著性怎么判断呢?谢谢啦
Vector Error Correction Estimates
Date: 08/30/09 Time: 10:03
Sample (adjusted): 1994M02 2009M05
Included observations: 184 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq: CointEq1
Y(-1) 1.000000
X1(-1) 4.582883
(0.72220)
[ 6.34577]
X2(-1) -1.920915
(0.37190)
[-5.16519]
LVOL(-1) 0.010597
(0.06807)
[ 0.15568]
LIM(-1) -0.139841
(0.19969)
[-0.70029]
XN(-1)*LVOL(-1) 0.014018
(0.01693)
[ 0.82814]
C -12.29738
Error Correction: D(Y) D(X1) D(X2) D(LVOL) D(LIM) D(XN*LVOL)
CointEq1 -0.028178 -0.007798 -0.009494 0.129106 0.002101 0.053757
(0.00259) (0.00213) (0.00320) (0.03729) (0.02793) (0.11116)
[-10.8931] [-3.65960] [-2.96950] [ 3.46264] [ 0.07522] [ 0.48361]
C 0.023998 0.002478 0.011955 -0.009677 0.012430 -0.037755
(0.00108) (0.00089) (0.00133) (0.01556) (0.01166) (0.04639)
[ 22.2280] [ 2.78662] [ 8.95897] [-0.62182] [ 1.06632] [-0.81381]
R-squared 0.394664 0.068542 0.046211 0.061807 0.000031 0.001283
Adj. R-squared 0.391338 0.063424 0.040971 0.056652 -0.005463 -0.004204
Sum sq. resids 0.039033 0.026488 0.059635 8.109694 4.550645 72.07695
S.E. equation 0.014645 0.012064 0.018101 0.211089 0.158125 0.629307
F-statistic 118.6595 13.39265 8.817947 11.98986 0.005658 0.233880
Log likelihood 517.0775 552.7469 478.0852 26.12787 79.28466 -174.8621
Akaike AIC -5.598668 -5.986379 -5.174839 -0.262259 -0.840051 1.922415
Schwarz SC -5.563724 -5.951434 -5.139894 -0.227315 -0.805106 1.957360
Mean dependent 0.023998 0.002478 0.011955 -0.009677 0.012430 -0.037755
S.D. dependent 0.018771 0.012466 0.018484 0.217335 0.157695 0.627988
Determinant resid covariance (dof adj.) 3.94E-15
Determinant resid covariance 3.69E-15
Log likelihood 1490.872
Akaike information criterion -16.00948
Schwarz criterion -15.69498
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全部回复
沙发
nlm0402
2009-8-30 11:17:45
点击representation
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藤椅
zh2007
2009-8-30 12:14:39
噢,可是方程显示的是var模型哦,怎样才能包含解释变量差分后的当期值呢?
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板凳
nlm0402
2009-8-30 16:20:24
3#
zh2007
显示的就是VEC模型。什么叫做解释变量差分的当期值呢?
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报纸
zh2007
2009-9-4 21:26:53
就是怎么判断这个模型的显著性?
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