期货现货时间序列计量经济模型

Ⅰ 计量经济：分析时间序列模型的异方差性可用G-Q检验法吗

您好，G-Q检验法要去掉中间一部分的样本，然后把大小两个样本（排序后）进行回归做F检验。

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Ⅱ 写大豆期货价格的时间序列分析，想从期货与现货这个角度入手，但是不知道怎么提取数据，

首先你要去收集数据啊，看看vip文献吧
我经常帮别人做类似的数据分析的

Ⅲ 现代时间序列经济计量学重要研究的课题是什么

现代时间序列经济计量学的一个重要研究课题，是探索经济时间序列数的动态结构，研究它们的统计性质，理解产生这些经济数据的生成特点和性质，从而能更有效地利用经济数据构造和建立经济计量模型，用以作经济预测，检验各种理论的可靠性和可行性。20世纪70年代以前计量经济学的建模方法都是以“经济变量平稳”这一假设条件为基础，稳定过程的特点是有一个均值，且在每一时刻对均值的偏离基本相同。但在实际中，许多经济指标的时间序列都是非平稳的，并不具有固定的期望值，并且呈现出明显的趋势性和周期性。格兰杰1972年首先证明了，如果直接将非平稳时间序列当作平稳时间序列来进行回归分析，可能会造成“伪回归”，即变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。经济变量表现出的非平稳性使传统建模遇到了前所未有的困难。

Ⅳ 有人会做时间序列计量经济学模型检验吗，用EVIEWS做

软件分析内容太多了，要指出主要内容。就写论文来说，目前流行的主要是两大块，一是时间序列，包括协整，单位根检验、VAR、脉冲响应等。二是面板模型。

Ⅳ 时间序列分析的建模思想与计量经济分析的建模思想有何不同

时间序列分析(Timeseriesanalysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。简介它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区第一个月，第二个月，……，第N个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。随着计算机的相关软件的开发，数学知识不再是空谈理论，时间序列分析主要是建立在数理统计等知识之上，应用相关数理知识在相关方面的应用等。组成要素一个时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。季节变动：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。循环波动：是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间，但与趋势不同，它不是朝着单一方向的持续变动，而是涨落相同的交替波动。不规则波动：是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机波动。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只含有随机波动的序列也称为平稳序列。基本步骤时间序列建模基本步骤是：①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。主要用途系统描述根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。系统分析当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。预测未来一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。决策和控制根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。

Ⅵ 疯狂期货：计量经济学：如何去除回归模型中的时间趋势

我当时就是按这个格式答题的

Ⅶ 急求一个计量经济学模型案例思路。

这个里面那个城镇居民的数据不平稳，因为是时间序列数据，进行单位根检验后，二阶差分都平稳，而且汽车产量也是不平稳的，是一阶单整，就连因变量私家车数也是二阶单整，所以直接建模得出的是伪回归，需要用修正后的数据建模。最后建模后再进行经典假设的检验。