期貨現貨時間序列計量經濟模型

Ⅰ 計量經濟：分析時間序列模型的異方差性可用G-Q檢驗法嗎

您好，G-Q檢驗法要去掉中間一部分的樣本，然後把大小兩個樣本（排序後）進行回歸做F檢驗。

很高興能回答您的提問，您不用添加任何財富，只要及時採納就是對我們最好的回報
。若提問人還有任何不懂的地方可隨時追問，我會盡量解答，祝您學業進步，謝謝。
☆⌒_⌒☆ 如果問題解決後，請點擊下面的「選為滿意答案」

Ⅱ 寫大豆期貨價格的時間序列分析，想從期貨與現貨這個角度入手，但是不知道怎麼提取數據，

首先你要去收集數據啊，看看vip文獻吧
我經常幫別人做類似的數據分析的

Ⅲ 現代時間序列經濟計量學重要研究的課題是什麼

現代時間序列經濟計量學的一個重要研究課題，是探索經濟時間序列數的動態結構，研究它們的統計性質，理解產生這些經濟數據的生成特點和性質，從而能更有效地利用經濟數據構造和建立經濟計量模型，用以作經濟預測，檢驗各種理論的可靠性和可行性。20世紀70年代以前計量經濟學的建模方法都是以「經濟變數平穩」這一假設條件為基礎，穩定過程的特點是有一個均值，且在每一時刻對均值的偏離基本相同。但在實際中，許多經濟指標的時間序列都是非平穩的，並不具有固定的期望值，並且呈現出明顯的趨勢性和周期性。格蘭傑1972年首先證明了，如果直接將非平穩時間序列當作平穩時間序列來進行回歸分析，可能會造成「偽回歸」，即變數間本來不存在相依關系，但回歸結果卻得出存在相依關系的錯誤結論。經濟變數表現出的非平穩性使傳統建模遇到了前所未有的困難。

Ⅳ 有人會做時間序列計量經濟學模型檢驗嗎，用EVIEWS做

軟體分析內容太多了，要指出主要內容。就寫論文來說，目前流行的主要是兩大塊，一是時間序列，包括協整，單位根檢驗、VAR、脈沖響應等。二是面板模型。

Ⅳ 時間序列分析的建模思想與計量經濟分析的建模思想有何不同

時間序列分析(Timeseriesanalysis)是一種動態數據處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。簡介它包括一般統計分析(如自相關分析，譜分析等),統計模型的建立與推斷，以及關於時間序列的最優預測、控制與濾波等內容。經典的統計分析都假定數據序列具有獨立性，而時間序列分析則側重研究數據序列的互相依賴關系。後者實際上是對離散指標的隨機過程的統計分析，所以又可看作是隨機過程統計的一個組成部分。例如，記錄了某地區第一個月，第二個月，……，第N個月的降雨量，利用時間序列分析方法，可以對未來各月的雨量進行預報。隨著計算機的相關軟體的開發，數學知識不再是空談理論，時間序列分析主要是建立在數理統計等知識之上，應用相關數理知識在相關方面的應用等。組成要素一個時間序列通常由4種要素組成：趨勢、季節變動、循環波動和不規則波動。趨勢：是時間序列在長時期內呈現出來的持續向上或持續向下的變動。季節變動：是時間序列在一年內重復出現的周期性波動。它是諸如氣候條件、生產條件、節假日或人們的風俗習慣等各種因素影響的結果。循環波動：是時間序列呈現出得非固定長度的周期性變動。循環波動的周期可能會持續一段時間，但與趨勢不同，它不是朝著單一方向的持續變動，而是漲落相同的交替波動。不規則波動：是時間序列中除去趨勢、季節變動和周期波動之後的隨機波動。不規則波動通常總是夾雜在時間序列中，致使時間序列產生一種波浪形或震盪式的變動。只含有隨機波動的序列也稱為平穩序列。基本步驟時間序列建模基本步驟是：①用觀測、調查、統計、抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態數據。②根據動態數據作相關圖，進行相關分析，求自相關函數。相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，並能發現跳點和拐點。跳點是指與其他數據不一致的觀測值。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變為下降趨勢的點。如果存在拐點，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如採用門限回歸模型。③辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進行擬合。當觀測值多於50個時一般都採用ARMA模型。對於非平穩時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算，化為平穩時間序列，再用適當模型去擬合這個差分序列。主要用途系統描述根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。系統分析當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。預測未來一般用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值。決策和控制根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即預測到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。

Ⅵ 瘋狂期貨：計量經濟學：如何去除回歸模型中的時間趨勢

我當時就是按這個格式答題的

Ⅶ 急求一個計量經濟學模型案例思路。

這個裡面那個城鎮居民的數據不平穩，因為是時間序列數據，進行單位根檢驗後，二階差分都平穩，而且汽車產量也是不平穩的，是一階單整，就連因變數私家車數也是二階單整，所以直接建模得出的是偽回歸，需要用修正後的數據建模。最後建模後再進行經典假設的檢驗。