全部版块 我的主页
论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件 EViews专版
1457 1
2017-09-24
悬赏 100 个论坛币 未解决
请帮我解读一下下面两个VAR模型数据结果。越详细越好。谢谢!疑问:第一是不是可以说明两组数据之间基本不存在相关性啊?

第一个:

LHBEA

LHBEA1706


  

  
  

  
  

  

  

LHBEA(-1)

  
  

1.128114

  
  

0.052393

  

  

  
  

(0.06680)

  
  

(0.04473)

  

  

  
  

[ 16.8891]

  
  

[ 1.17131]

  

  

  
  

  
  

  

  

LHBEA(-2)

  
  

-0.022027

  
  

-0.095553

  

  

  
  

(0.10099)

  
  

(0.06763)

  

  

  
  

[-0.21811]

  
  

[-1.41286]

  

  

  
  

  
  

  

  

LHBEA(-3)

  
  

-0.151319

  
  

0.060945

  

  

  
  

(0.06630)

  
  

(0.04440)

  

  

  
  

[-2.28250]

  
  

[ 1.37277]

  

  

  
  

  
  

  

  

LHBEA1706(-1)

  
  

0.139721

  
  

1.047375

  

  

  
  

(0.09905)

  
  

(0.06633)

  

  

  
  

[ 1.41056]

  
  

[ 15.7897]

  

  

  
  

  
  

  

  

LHBEA1706(-2)

  
  

-0.165367

  
  

0.136516

  

  

  
  

(0.14430)

  
  

(0.09663)

  

  

  
  

[-1.14603]

  
  

[ 1.41277]

  

  

  
  

  
  

  

  

LHBEA1706(-3)

  
  

0.011308

  
  

-0.200942

  

  

  
  

(0.09955)

  
  

(0.06667)

  

  

  
  

[ 0.11359]

  
  

[-3.01418]

  

  

  
  

  
  

  

  

C

  
  

0.169404

  
  

0.000653

  

  

  
  

(0.06129)

  
  

(0.04105)

  

  

  
  

[ 2.76384]

  
  

[ 0.01592]

  
  

  
  

  
  

  

  

R2

  
  

0.945290

  
  

0.980950

  

  

调整后的R2

  
  

0.943791

  
  

0.980428

  

  

F-统计量

  
  

630.6508

  
  

1879.550

  

  

对数似然估计

  
  

496.3356

  
  

586.9567

  

  

AIC信息

  
  

-4.330404

  
  

-5.132360

  

SC信息

-4.224458

-5.026415



第二个:

  

  
  

DLSHEA

  
  

D2LSHEAF082017

  
  

D2LSHEAF112017

  
  

  
  

  
  

  
  

  

DLSHEA(-1)

-0.009110

-0.068809

-0.005092

  

  
  

(0.08991)

  
  

(0.09821)

  
  

(0.12717)

  
  

  
  

[-0.10133]

  
  

[-0.70062]

  
  

[-0.04004]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

DLSHEA(-2)

  
  

-0.149779

  
  

0.157448

  
  

0.164078

  
  

  
  

(0.08933)

  
  

(0.09758)

  
  

(0.12636)

  
  

  
  

[-1.67670]

  
  

[ 1.61348]

  
  

[ 1.29850]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

DLSHEA(-3)

  
  

-0.095599

  
  

0.438836

  
  

0.430164

  
  

  
  

(0.08506)

  
  

(0.09291)

  
  

(0.12032)

  
  

  
  

[-1.12395]

  
  

[ 4.72299]**

  
  

[ 3.57530]**

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

DLSHEA(-4)

  
  

0.142582

  
  

0.031722

  
  

-0.071872

  
  

  
  

(0.09151)

  
  

(0.09996)

  
  

(0.12944)

  
  

  
  

[ 1.55816]

  
  

[ 0.31734]

  
  

[-0.55526]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

D2LSHEAF082017(-1)

  
  

0.052264

  
  

-0.762427

  
  

0.304903**

  
  

  
  

(0.09855)

  
  

(0.10765)

  
  

(0.13940)

  
  

  
  

[ 0.53035]

  
  

[-7.08231]

  
  

[ 2.18726]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

D2LSHEAF082017(-2)

  
  

-0.081134

  
  

-0.849645

  
  

0.036828

  
  

  
  

(0.12031)

  
  

(0.13143)

  
  

(0.17019)

  
  

  
  

[-0.67436]

  
  

[-6.46468]

  
  

[ 0.21640]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

D2LSHEAF082017(-3)

  
  

0.033885

  
  

-0.453651

  
  

0.220503

  
  

  
  

(0.11280)

  
  

(0.12323)

  
  

(0.15957)

  
  

  
  

[ 0.30039]

  
  

[-3.68146]

  
  

[ 1.38189]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

D2LSHEAF082017(-4)

  
  

-0.093782

  
  

-0.416690

  
  

-0.146836

  
  

  
  

(0.08878)

  
  

(0.09698)

  
  

(0.12559)

  
  

  
  

[-1.05632]

  
  

[-4.29646]

  
  

[-1.16921]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

D2LSHEAF112017(-1)

  
  

-0.170470

  
  

0.222521**

  
  

-0.963505

  
  

  
  

(0.08260)

  
  

(0.09024)

  
  

(0.11685)

  
  

  
  

[-2.06368]

  
  

[ 2.46597]

  
  

[-8.24582]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

D2LSHEAF112017(-2)

  
  

-0.213478

  
  

0.291289**

  
  

-0.652775

  
  

  
  

(0.11857)

  
  

(0.12953)

  
  

(0.16772)

  
  

  
  

[-1.80044]

  
  

[ 2.24890]

  
  

[-3.89200]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

D2LSHEAF112017(-3)

  
  

-0.181609

  
  

0.255764**

  
  

-0.345221

  
  

  
  

(0.11793)

  
  

(0.12883)

  
  

(0.16682)

  
  

  
  

[-1.53992]

  
  

[ 1.98529]

  
  

[-2.06940]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

D2LSHEAF112017(-4)

  
  

-0.144385

  
  

0.185898**

  
  

-0.040833

  
  

  
  

(0.08147)

  
  

(0.08900)

  
  

(0.11524)

  
  

  
  

[-1.77228]

  
  

[ 2.08884]

  
  

[-0.35433]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

C

  
  

0.002803

  
  

-0.002015

  
  

-0.001863

  
  

  
  

(0.00218)

  
  

(0.00238)

  
  

(0.00308)

  
  

  
  

[ 1.28642]

  
  

[-0.84685]

  
  

[-0.60464]

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

R2

  
  

0.170255

  
  

0.507509

  
  

0.549036

  
  

调整后的R2

  
  

0.079737

  
  

0.453783

  
  

0.499840

  
  

F-统计量

  
  

1.880899

  
  

9.446210

  
  

11.16017

  
  

对数似然估计

  
  

295.6818

  
  

284.8125

  
  

253.0250

  
  

AIC信息

  
  

-4.596451

  
  

-4.419715

  
  

-3.902846

  
  

SC信息

  
  

-4.299229

  
  

-4.122492

  
  

-3.605623

  
  

  
  

  
  

  
  

  



2.png

原图尺寸 21.6 KB

2.png

1.png

原图尺寸 19.63 KB

1.png

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2017-12-1 14:15:43
相关性通过相关系数来看的 一般的系数只能表示回归情况……
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群