摘要：
滞后变量模型（Lagged Variable Models）本质上是一种动态建模方法，其核心在于通过引入变量自身或其他相关变量的历史值，刻画时间序列数据中由过去冲击引发的延续性效应。与静态回归模型仅依赖当前截面信息不同，滞后变量模型能够反映经济与金融现象中普遍存在的时滞特征，即政策或市场冲击往往不会 阅读全文
posted @ 2024-10-15 22:06
郝hai
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摘要：
时间序列分析（ARIMA）模型是一种广泛用于预测和分析随时间变化的数据模型。ARIMA模型由自回归（AutoRegressive，AR）、差分（Integrated，I）和移动平均（Moving Average，MA）三部分构成。它通过对过去数据的自回归和移动平均来预测未来数据点，广泛应用于经济学、 阅读全文
posted @ 2024-10-15 18:29
郝hai
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摘要：
序列相关性（Serial Correlation）是指在时间序列或截面数据的回归模型中，误差项之间存在相关性。这种现象意味着当前误差项的值会受到前期误差项的影响，误差项之间并不是独立的。这与经典线性回归模型假设要求误差项是独立同分布的相矛盾，违背了高斯-马尔可夫定理（Gauss-Markov The 阅读全文
posted @ 2024-10-15 12:18
郝hai
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