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时间序列残差分析,eviews时间序列残差检验

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【Time 序列 分析】为什么要做协整检验？该模块可用于检查残差是否具有时间序列的相关性，以及残差之间是否存在观测值 。该模块可用于检查残差是否有时间序列相关性以及残差之间是否有观测间相关性，一个好的拟合模型应该能够提取观测值序列中几乎所有的样本相关信息，即残差 序列应该是白噪声序列 。

1、新息与 残差有什么区别? innovation和残差的区别在于，它们指的是不同的事物，它们的特征不同 ， 它们代表的是相关性分析不同 。1.不同特点:(1)因为也是序列，所以也叫创新序列: x(t) x(t) e (t) 。这个公式说明x (t)可以表示为两项之和:第一项x .第二项e(t)根据历史数预测为零 。直观地说，在无偏预测的意义上 ， 原序列的历史并不包含关于e(t)的信息 ， 所以此时称为它对原序列的创新 。

(2)在回归分析中 ， 实测值与回归方程预测值之差表示为δ 。残差δ服从正态分布N(0 ， σ2) 。(δ 残差)/残差的标准差称为标准化残差，用δ *表示 。δ *遵循标准正态分布n (0，1) 。实验点残差的标准化落在(2，2)区间外的概率≤0.05 。如果某个实验点残差的标准化落在(2，2)区间之外，则可以95%的置信度判定为异常实验点，不参与回归直线拟合 。

2、 残差统计量表怎么看【时间序列残差分析,eviews时间序列残差检验】 残差该图是一个散点图，以某个残差为纵坐标 ， 其他合适的两位数为横坐标 。这里横坐标有很多选项 。最常见的选项是:因子的拟合值；变量的观察值；当因变量Y1，y2，YnY1，Y2，Yn的观测值为时间序列时，横坐标可以取为观测时间或观测序号 。通过比较图分析的残差和残差来检验模型假设的合理性 。这些方法直观、有效 。目前很多统计软件包都可以打印残差图 。

扩展信息:备注:1 。统计表要有标题，标题在表的正上方，可以简要概括表中的主要内容 。2.标题:标题分为水平标题和垂直标题 。横向标题一般列在统计表的左侧 ， 往往表示正在研究的事物，相当于统计表的主语，而纵向标题多放在统计表的上侧，常用来表示主语的指标，相当于统计表的谓语 。3.对于复杂的统计表，一般标题也可以放在垂直或水平标题上 。

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