并报告序列ei出现的次数

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划,并报告序列ei出现的次数　　时间序列数据的计量分析方法　　1.时间序列平稳性问题及处理方案　　序列平稳性的定义　　从平稳时间序列中任取一个随机变量集，并把这个序列向前移动h个时期，那么其联合概率分布仍然保持不变。　　平稳时间序列要求所有序列间任何相邻两项之间的相关关系有相同的性质。不平稳序列的后果　　可能两个变量本身不存在关系而仅仅因为有相似的时间趋势而得出它有关系，也就是出现伪回归；破坏回归

2、分析的假设条件，使得回归结果和各种检验结果不可信。　　平稳性检验方法：ADF检验检验的假设：　　?　　辅助回归方程：Yt????Yt?1??t?　　???Y　　i　　i?1　　t?i　　??t　　原假设：H0：p=0,存在单位根目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　备择假设：H1：P,并报告序列ei出现的

3、次数)差进行的，虽然自相关性检验对变量可以检验，但通常没有什么意义。　　2.异方差性问题及其解决方案　　异方差的定义　　对于不同的样本点，方差不再是一个固定的常数，而有些是互不相同的，则称模型存在异方差异方差产生的原因　　模型中缺少某些解释变量；测量误差。异方差产生的后果　　参数诂计量非有效；统计量失真；模型的预测失效。异方差的检验，检验方法　　图示检验法；Goldfeld-Quandt(戈德菲尔德-匡特)检验；Glejser检验；Park(帕克)检验；White检验；Remark：　　说明：怀特检验和戈

4、德菲尔德-匡特检验要求样本数量比较大；图示检验和怀特检验只能检验出是否存在异方差，但不能给出异方差与解释变量的函数关系；帕克检验和戈里瑟检验可以给出异方差如何依赖具体的解释变量和具体的函数形式。　　G-Q检验a.检验假设H0:σ1=σ2,H1:σ1≠σ2；　　结果识别方法：F远大于１为递增方差，F接近于１为同方差；若计算得到的F值小于所设显著性水平的临界值则认为总体不存在异方差；F值大于所设显著性　　水平则认为存在递增异方差。b.检验统计量F＝RSS2/RSS1C.步骤目的-通过该培训员工可对保安行业有初

5、步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　将解释变量按升序或降序排列，去除中间的四分之一，对小数值的四分之一点五回归得SSR１，对大数量的四分之一点五回归得SSR2。　　获得F统计量临界值用命令scalarf=@qfdist(,10,10)。　　说明：G-Q检验要求样本数量较大，并且不能知道异方差与解释变量的具体函数形式。只对解释变量排序，排序

6、功能在工作文件的Procs里。　　检验的假设回归方程：Yt　　??0??1X1t??2X2t??t　　2　　2　　2　　辅助回归方程：ei?a0?a1X1t?a2X2t?a3X1t?a4X2t?a5X1tX2t?ui　　原假设：H0：不存在异方差备择假设：H1：存在异方差　　结果识别方法：White检验提供了三个统计量，三个统计量对应的P值大于所设定的显著性水平则说明不存在异方差，否则存在异方差。但是同时也要考虑辅助回归方程的有效性，需要通过回归结果的F统计量结果来帮助判断检验结果是否可信。目的-通过该培

7、训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　White检验的各个变量之间往往呈现多重共线性，因此我们关注的是方程的总体上是否显著，而不关心某个单个变量是否显著。　　White检验能回答是否存在异方差，但不能给出异方差的函数形式　　White检验可以粗略认为通过所有解释变量的二阶泰勒级数展开逼近任何非线性函数，如果在White

8、检验情况下没有发现异方差，方程存在异方差的可能性一般会很小，而Park检验和戈里瑟检验则不一定　　实例用模型gdpt?果如表三。　　表三White检验结果　　HeteroskedasticityTest:White　　F-statisticProb.F(1,29)Obs*R-squaredProb.Chi-Square(1)ScaledexplainedSSProb.Chi-Square(1)VariableCoefficie