1樓：匿名使用者
您好，那就自相關啊，可以用廣義差分法補救，祝您新年快樂。
2樓：可靠的蠶寶寶
基本方法是通過差分變換,對原始資料進行變換的方法,使自相關消除.
一,差分法，一階。
設y對x的迴歸模型為
yt=β1+β1xt+μt(1)
μt=ρμt-1+vt
式中, vt滿足最小平方法關於誤差項的全部假設條件。
將式(1)滯後一個時期,則有
yt-1=β0+β1xt-1+μt-1(2)μt-1=ρμt-2+vt-1
於是, (1)-ρ×(2),得yt-ρyt-1=β0(1-ρ)+β1(xt-ρxt-1)+νt(3)
yt-ρyt-1=β1(xt-xt-1)+μt-μt-1=β1(xt-xt-1)+vt(4)
ρ為自相關係數
也就是說,一階差分法是廣義差分法的特殊形式。
高階自相關是用bg檢驗法，lm=t*r^2服從x^2(p)（kafang）分佈，t為樣本容量，p為你想檢驗的自相關階數，查kafang分佈表，置信度為95%也就是阿爾法=0.5，如果t*r^2>查出來的結果即存在你想驗證的自相關階數。
修正用廣義差分法（ar(p))
廣義差分方法
對模型: yt= 0+ 1x t+ut ------(1) ,如果ut具有一階自迴歸形式的自相關,既 ut= u t-1 +vt 式中 vt滿足通常假定.
假定, 已知,則: y t-1= 0+ 1x t-1+u t-1 兩端同乘 得:
y t-1= 0 + 1 x t-1+ u t-1-------(2)
(1)式減去(2)式得:
yt- y t-1= 0 (1- )+ 1x (xt- x t-1)+vt
令:yt*= yt- y t-1 ,xt*= (xt- x t-1), 0 *= 0(1- )
則: yt*= 0 * + 1 xt*+vt 稱為廣義差分模型,隨機項滿足通常假定,對上式可以用ols估計,求出 .
為了不損失樣本點,令y1*= x1*=
以上解決自相關的變換稱為廣義差分變換, =1,或 =0 , =-1是特殊情況.
廣義差分變換要求 已知,如果 未知,則需要對 加以估計,下面的方法都是按照先求出 的估計值,然後在進行差分變換的思路的。
如果差分修正還是效果不好，那就是你迴歸變數的問題了，有一些統計資料本身就是有很強的自相關，比如gdp等，這是無法避免的，有些資料要先 去勢，協整以後才可以做迴歸的
關於計量經濟學~~~使用廣義差分法之後還是自相關怎麼辦
3樓：守火
恐怕你得換個變數試試了。。。。
4樓：藍紫色樹
那就自相關啊，可以用廣義差分法補救
使用廣義差分法校正自相關時,有哪些需要注意的問題?
5樓：啊往事知多少
廣義差分
法 廣義差分法是將原模型變換為滿足ols法的差分模型，再進行ols估計。稱（3）式為廣義差分變換。（2）式可表示為：
（4）其中：（4）式是經廣義差分變換得到的模型，稱為廣義差分模型。變換後擾動項滿足基本假定，故對（4）式作ols迴歸，得估 計值、，進而得到：
此法稱廣義差分估計法.
6樓：嗨丶zh先生
p>0.1，表明至少在10%的顯著性水平上ar(1)的係數不能拒絕為0的假設，所以得出的方程不能用。t檢驗和f檢驗都是要看它是否顯著，是否通過檢驗要看原假設是什麼。
對於估計引數來講，t檢驗都要顯著，如果不顯著的話要相應剔除解釋變數。是否通過t檢驗就是查t檢驗臨界值表與輸出的t值比較來判斷，是否顯著是一個意思。
7樓：熱心網友
廣義差分法孝正在相關，使有哪些需要注意的問題，首先你首先要取一定到達的分數線，第二。擬錄取了以後報名時間不能錯過
8樓：冰之戀小星星
首先 依據dw值求出ρ值 ρ=1-dw/2等於0。75。然後將利用廣義差分規則即可 以兩變數為例 ls y-0。
75*y（-1） c x-0。75*x（-1）如果你把你的原模型發出來得話 才能進一步幫你寫。
如果想學習具體怎麼用廣義差分就message我。一兩句話講不清。
另外你這個模型dw這麼小 為什麼不考慮用柯奧迭代法？ 操作起來容易多了 放出模型 以倆變數模型為例： 原模型 ls y x c 柯奧迭代模型 ls y x c ar（1） ar（2）……ar（n） 建議只用兩次或兩次以下的迭代去除自相關。
9樓：無級
如果一查分校正相關相關有哪些注意事項？這個不。
10樓：匿名使用者
廣義差分法是一種新的微分方程數值解法。它兼有差分法的簡單性和有限元法的高精度性，還具有保持質量守恆等良好性質。當前國際上在計算力學、計算物理等領域中流行的有限體元法是廣義差分法的一些重要理論問題開展研究，同時**其實際應用。
研究的結果建立了高次元廣義差分法（包括二次元和三次元格式等）的最佳收合斂價估計；建立了高階微分方程的非協調廣義差分法及其最佳收斂價估計；得到廣義差分解的12最佳階斂性估計和超收斂性，證明廣義差分法存在應力佳點；將廣義差分法應用於非線性波研究，給出正則長波方程高次廣差分格式，並對雙孤立波碰撞過程進行數值模擬，取得良好的效果
計量經濟學中，我在做實證分析時，模型既有異方差又有自相關，怎麼處理？這個問題是怎麼處理的呢？ 5
11樓：江湖·少俠·劍
首先，若是橫來截面資料主源要考慮異方差，若bai是時間序列
du主要考慮自相
zhi關。
你現在的情況dao
同時存在異方差和自相關，建議你先考慮產生自相關的原因是模型誤設還是純粹的自相關。如果只是純粹的自相關，可以用fgls解決自相關的問題。
而你在解決了自相關後發現，還存在異方差的問題。但是通常情況下方差都是未知的，我們不方便再做加權最小二乘了。這時要解決異方差的問題，可以採用懷特的「異方差穩健標準誤」，基於這個標準誤構造出的統計量可以做出有效的統計推斷。
再說一種方法吧，當同時存在異方差和自相關時，你可以直接使用hac，也就是異方差自相關一致標準誤，基於這個標準誤構造的統計量可以做出正確的推斷。它的前提是你的樣本需要足夠大。
最後，還需要你根據自己的情況構造出一個合適的模型，上面那些只是理論上的參考。
12樓：匿名使用者
異方差使用加權最小二乘 或廣義最小二乘
自相關使用廣義差分方法
一般來說，時間序列中自相關比較突出，截面資料中異方差比較突出。你根據你的資料**，先處理主要矛盾，然後再處理次要矛盾。
什麼是有限元法和有限差分法，有限元方法與有限差分到底有什麼區別？都是將分析的區域劃分成有限個網格？
1 有限元法 有限元法 finite element method 是一種高效能 常用的數值計算方法。科學計算領域，常常需要求解各類微分方程，而許多微分方程的解析解一般很難得到，使用有限元法將微分方程離散化後，可以編制程式，使用計算機輔助求解。有限元法在早期是以變分原理為基礎發展起來的，所以它廣泛地...
為什麼用了護膚品後面板反而差了，為什麼用了護膚品後面板變差
這些完全沒有問題的，22歲也完全可以用了 原因跟樓上的回答一樣，也許是護膚品不適合你。畢竟每個人的膚質不一樣，要根據自己的膚質選擇。而且是一直沒用過護膚品的，就建議用基層護理的，比如保溼補水這類的。隔離霜雖然沒有粉底那麼堵塞毛孔，但是如果每天都在塗隔離霜，可能就有沒有卸妝的原因了 如果每天都在用隔離...
為什麼面板反而差了，為什麼用了護膚品後面板反而差了？
出現異常後,最好暫停使用所有的護膚和化妝品.停用一星期後,如果狀態好了,就說明不是化妝品過敏,還是什麼都不用,直到完全 如果幾天不用化妝品還是照樣,甚至更差,就應該找醫生看看,或者專業護膚人士,他們會給你正確的指引.祝你早日恢復漂亮.你好，你的情況考慮是過敏了，建議你現在立即停用這些護膚品，然後在觀...