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2019-03-25
最近在写论文,看了一个大学的保险论文。它是原数据不平稳,但是一阶差分后平稳,用的一阶差分后平稳的数据直接进行OLS回归,检验了自相关性和异方差性,这样是可以的吗?我看到其他的论文有的要用协整检验,所以到底怎么做啊?
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2019-3-25 15:35:22
代狗子是沙雕 发表于 2019-3-25 15:08
最近在写论文,看了一个大学的保险论文。它是原数据不平稳,但是一阶差分后平稳,用的一阶差分后平稳的数据 ...
直接用原数据回归即可,但是之前要加个协整检验
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2019-3-26 17:13:58
好的,谢谢
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2019-3-26 17:24:57
前进,土豆! 发表于 2019-3-25 15:35
直接用原数据回归即可,但是之前要加个协整检验
是用原数据进行协整检验吗?时间序列的协整检验用哪一个模型啊?
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2019-3-29 07:34:27
代狗子是沙雕 发表于 2019-3-25 15:08
最近在写论文,看了一个大学的保险论文。它是原数据不平稳,但是一阶差分后平稳,用的一阶差分后平稳的数据 ...
一阶差分平稳后先做var模型,确定最优lag值,然后用这个lag去检验数据的协整关系。<br>
如果存在协整关系,对原始数据做VECM加格兰杰因果检验<br>
如果不存在协整关系,对一阶差分过的数据做var加格兰杰因果检验。<br>
当然也可以不用检验协整关系,所有数据都是I(1)的话可以做 TODA &amp; YAMAMOTO AND DOLADO &amp; L
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2019-9-22 11:30:36
楼主你好,我最近也在写保险论文,我发现别的论文中原始数据不平稳就给进行一阶差分了,然后说数据就平稳了,这里我想知道这个“一阶差分处理”得到的数据是差分相▲Y  还是 什么原始数据和▲Y进行了什么运算,我看了差分相是相邻数据之差,但这个能作为分析的新数据吗?
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