如果模型中存在序列自相关现象,自相关和序列相关有什么区别

如果模型中存在序列自相关现象,自相关和序列相关有什么区别

根据生成过程和结构方面的差异，计量经济学中应用的数据可分为时间序列数据(time series data)、截面数据(cross sectional data)、面板数据(panal data)和虚拟DW统计量的取值范围为[0,4],一般认为，DW值在1.5-2.5之间说明不存在自相关现象(越接近2越好)。下面是上述模型残差自相关结果，DW值为0.916,也提示存在残差自相关的问题。自回归分析

⊙▽⊙ 可以看出残差项前后是负相关的，也就是负的序列相关。右图中，第一个ε1是正的，第二个ε2是正的，D.MA(1) 5. 对于⼀阶滑动平均模型MA(1): ，则其⼀阶⾃相关函数为( C )。15.0--=t t t e e Y A. B. C. D. 5.0-25.04.0-8.06. 关于平稳时间序列模型，说法正确的是（B ）A. 可

?▽? 另一种quick check时间序列中自相关性的方法是直接计算相关值——计算皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数的值域为[-1, 1],若相关系数大于0.5或小于-0.5说明相关性这里可以使用statsmodels包中的plot_acf函数来绘制时间序列在不同延迟下的自相关图，这种类型的图被称为相关图： Import packagesfrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot

如果仅存在E(ii-1)0i=1,2,…n称为一阶序列相关，或自相关（autocorrelation）自相关往往可写成如下形式：i=i-1+i -1<<1 其中：被称为自协方差系数（coefficientofautocovarian正确答案：BCD

3.1.2 寻找自相关自相关是时间序列的一个重要概念，指的是时间序列中某一个时刻的值和另一个时刻的值具有一定的相关性。举例来说，有一个每天更新的气温数据，你可能会发现每年5月15序列相关稳健标准误法Lecture 5 自相关更详细的时间序列的自相关放在7.2 单变量均值回归模型5.1 自相关定义总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系，即不