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摘要： 时间序列分析作为数据科学与计量经济学的重要分支，旨在刻画和理解随时间演化的数据结构及其内在规律。无论是金融市场预测、宏观经济政策评估、气候变化监测，还是医学信号分析，时间序列模型均在预测未来趋势与支持决策中发挥核心作用。然而，时间序列数据往往同时包含确定性成分与随机扰动，这种复杂性使得直接建模与解释 阅读全文

摘要： 面板数据模型是一类常见于经济学、社会科学等领域的计量经济模型，广泛用于分析具有时间维度和个体维度的多维数据。相比于传统的横截面数据模型或时间序列模型，面板数据模型能够更好地处理个体之间的异质性问题，并且提高模型的估计精度。通过对同一组个体（如公司、国家或个人）在不同时期的观测，面板数据模型可以同时捕 阅读全文

摘要： 回归分析是一种用于研究因变量（目标）和自变量（预测器）之间关系的预测性建模技术，常用于预测分析、时间序列建模和探索变量间的因果关系。它通过拟合曲线或直线，使得模型与数据点的差异最小，从而揭示变量之间的相互关系。在经济学和数据分析中，回归模型广泛应用于量化解释变量（自变量）对被解释变量（因变量）的影响 阅读全文

摘要： 虚拟变量回归（Dummy Variable Regression）是处理分类变量的标准工具，在回归分析中具有广泛应用。分类变量通常是定性变量，例如性别（男/女）、地区（东/西）、行业（制造/服务）等。这些变量无法直接用于传统的线性回归模型中，但可以通过创建虚拟变量将它们转化为数值形式，从而纳入模型。 阅读全文

摘要： 联立方程模型（Simultaneous Equations Model, SEM）是一类包含多个相互依赖变量的统计模型，用来描述这些变量之间的相互关系。在传统的单一方程模型中，通常假设某个因变量仅仅受到若干自变量的影响，而这些自变量是外生的。然而，在现实经济中，变量之间往往是相互影响的，比如收入和消 阅读全文

摘要： 正态性检验（Normality Test）是一种用于判断数据是否服从正态分布的重要统计方法，许多统计模型，如线性回归、VAR模型等，要求残差或误差项服从正态分布。这一假设是保证模型估计有效性和推断准确性的关键条件，误差项的正态性有助于确保参数估计无偏、方差最小以及检验结果的可靠性。在时间序列分析中， 阅读全文

摘要： 向量自回归（VAR，Vector Autoregression）模型是一种广泛用于时间序列分析的统计工具，特别是在经济学和金融学领域中。VAR模型的关键优势在于其可以捕捉多个变量之间的相互依赖关系，而无需预设变量之间的因果顺序。这使得VAR模型在处理复杂动态系统时极具灵活性。VAR模型的基本结构是将 阅读全文

摘要： 格兰杰因果模型（Granger Causality Model）是时间序列分析中的一种重要工具，用于检测两个变量之间的动态因果关系。该模型由经济学家克莱夫·格兰杰于1969年提出，旨在确定一个时间序列变量能否通过其过去的信息来有效预测另一个变量的变化。格兰杰因果模型并不代表实际的因果关系，而是通过比 阅读全文

摘要： 金融市场中的波动性建模是金融计量经济学的重要研究内容。时间序列数据，尤其是金融市场数据，往往表现出强烈的波动聚集现象，这意味着波动率在某些时期较高，而在其他时期较低，波动性具有异方差性（heteroskedasticity）。为了有效描述这种现象，Engle（1982年）提出了ARCH（自回归条件异 阅读全文

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