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2019-04-03
如图所示:Dependent Variable: DLR1                                Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH)                               
Date: 04/03/19   Time: 09:42                               
Sample: 2012M01 2019M03                               
Included observations: 87                               
Failure to improve objective (non-zero gradients) after 291 iterations                               
Coefficient covariance computed using outer product of gradients                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
AR(1)        0.889244        0.092193        9.645461        0.0000
AR(2)        -0.839447        0.113501        -7.395933        0.0000
AR(3)        0.205376        0.108407        1.894486        0.0618
AR(4)        0.311336        0.083705        3.719441        0.0004
MA(1)        -0.732442        59.77391        -0.012254        0.9903
MA(2)        0.999980        163.2116        0.006127        0.9951
SIGMASQ        1091.498        87180.67        0.012520        0.9900
                               
R-squared        0.314586            Mean dependent var                14.61837
Adjusted R-squared        0.263180            S.D. dependent var                40.13705
S.E. of regression        34.45293            Akaike info criterion                10.08138
Sum squared resid        94960.32            Schwarz criterion                10.27979
Log likelihood        -431.5400            Hannan-Quinn criter.                10.16127
Durbin-Watson stat        1.894847                       
                               
Inverted AR Roots              .79             .25-.95i           .25+.95i             -.41
Inverted MA Roots         .37+.93i             .37-.93i               
                               



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2019-4-3 13:02:37
大佬们帮帮忙啊
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2019-4-3 21:49:30
这谁知道啊  
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2020-4-28 12:21:34
我也遇到类似问题,还没有解决。你的模型MA的参数项不是也不显著吗?后来怎么处理的呢?要全部的参数项都显著吗?我看有的书说,要看模型的综合性,参数的显著性在此处要求不像回归方程那么严格?!请大佬赐教
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2020-4-28 14:37:16
在回归页面输入变量后,点击option,把回归方法ML更改为CLS再进行回归,你显示的回归结果是迭代法的结果,AR()代表的是扰动项迭代后的系数,不是Y(-1to-4)的系数
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2020-6-12 23:58:19
13758165606 发表于 2020-4-28 14:37
在回归页面输入变量后,点击option,把回归方法ML更改为CLS再进行回归,你显示的回归结果是迭代法的结果,AR ...
请问这样做之后就是最小二乘法建模的结果了吗
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