本文目录一览

1，用eviews60怎么能做出自相关系数ACF和偏相关系数PACF急

打开workfile,展开你要做图的序列，在序列查看窗口的左上角，依次：view-correlogram-OK 得到结果

用eviews60怎么能做出自相关系数ACF和偏相关系数PACF急

2，spss中ACF图和PACF土豆为拖尾怎么确定p和q

你要看拖尾是针对序列的自相关系数、还是偏相关系数，若不能很快的趋近0，表明是拖尾的；这两种相关系数拖尾分别代表ARMA模型为MA模型或AR模型，还有可能是ARMA模型，前提是序列是平稳的。

spss中ACF图和PACF土豆为拖尾怎么确定p和q

3，如何判定ACF和PACF的拖尾截尾

在sas软件中，我们可以通过得到的自相关函数图和偏相关函数图来判断。如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在最初的阶明显大于2倍标准差，而后几乎95%的系数都落在2倍标准差的范围内，且非零系数衰减为小值波动的过程非常突然，通常视为k阶截尾；如果有超过5%的样本相关系数大于2倍标准差，或者非零系数衰减为小值波动的过程比较缓慢或连续，通常视为拖尾。

如何判定ACF和PACF的拖尾截尾

4，作为水处理药剂的聚合氯化铝铁有什么作用

聚合氯化铝铁是水处理药剂的一种，聚合氯化铝铁也被称作聚铁或复合铝铁，英文简称PACF,该产品是在聚氯化铝和三氯化铁、铝盐和铁盐的混凝剂水解和混凝机理的深入研究基础上发展而来，它集铝盐和铁盐混凝之优点，对铝离子和铁离子的形态都有明显的改善，聚合度也大为提高。　　水处理药剂聚合氯化铝铁的用途　　用于生活饮用水，工业用水及工业废水、生活污水处理。混凝效果除表现为剩余浊度色度降外，还具有絮体形成快、吸附性能高、泥渣过滤脱水性能好等优点，特别是在处理高浊度水，低温低浊度时、处理效果比明矾、聚合硫酸铁、三氯化铁效果更好。　　水处理药剂聚合氯化铝铁外观　　液体产品为褐色或红棕色透明体，无沉淀。固体产品为棕褐色，红棕色粉末或晶粒状，极易溶于水。可用于生活用水饮用水，工业用水及工业废水，生活污水处理，混凝效果除表现为剩余浊度色度降低外，还具有絮体形成块，吸附性能高，泥渣过滤脱水性能好等特点，特别是在处理高浊度水，低调低浊度水时，处理效果比较明显。　　水处理药剂聚合氯化铝铁使用方法　　将水处理药剂聚合氯化铝铁（固体）与常温水按1/3的重量比边搅拌边投加，至完全溶解后，再加水稀释到所需要浓度，原水浓度100~500mg/时投加量为3~6mg/I.具体投加时，应根据水质情况进行水试，选出最佳投加量而后投用
聚合氯化铝能做水处理药剂

5，autocorrelation function怎么算

AR(p)模型，从自相关函数ACF来看，在自回归方程的基础上可以很简单地构造自相关系数，最后发现自相关系数等于w^k（w为自回归系数）,对于平稳时间序列（注意这一前提条件，如果放开这一条件图形将会很难识别），|w|<1，所以当w>0时，ACF呈现为指数式衰减至0。当w<0时，ACF则正负交替呈指数衰减至0，整体表现则是正弦式衰减；从偏相关函数PACF来看，这就相当明显了，因为PACF与自回归方程的形式完全一样，只是自回归方程只有滞后p期，而PACF则有更多的滞后项。于是乎，很明显，当k<=p,偏相关系数不等于0，当k>p，偏相关系数等于0，明显呈现出截尾现象。MA（q）模型，从自相关函数ACF来看，在移动平均方程的基础上也可以很简单地构造自相关系数，这时候的自相关函数为分段函数，当k<=q,偏相关系数不等于0，当k>q，偏相关系数等于0，明显呈现出截尾现象；从偏相关函数PACF来看，任何一个可逆的MA（q）过程都可以转换成一个无限阶、系数按几何衰减的AR过程（将白噪声替换为序列的滞后形式即可），呈现拖尾现象。与AR（p）不同的是，当v>0（v为移动平均系数）时，PACF呈现为交替式正弦衰减。当v<0时，PACF则呈指数衰减至0。ARMA（p，q）模型则是两者的结合，实际判别p、q值时还是比较依赖经验的。
回归之后点击estat dwatson

6，理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么

cf是自相关系数，并不对其他变量加以控制。而偏自相关系数pacf，就是控制住其他变量后计算的自相关系数，由于他挖空了其他变量影响，所以二者的值应该不同计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。计量经济学（英文：Econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。计量经济学基础计量经济学基础据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R.Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。特点编辑模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。发展编辑国外发展情况。计量经济学首先主要用于微观经济分析，宏观经济理论出现后，在宏观经济方面的应用发展很快，同时，由于计算机的出现和迅速发展，更加促进了计量经济学的发展，特别是二十世纪60～80年代初期，可以说是西方经济学中发展最快的一个领域。当然，也存在一些问题。国内发展情况。上世纪五十年代末，有人开始过研究，但很快就中断了。直到70年代末，才恢复有关研究和学习，80年代后期是快速发展时期。同样，存在一些重大的问题。研究对象编辑计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectionalData）和时间序列数据（Time-seriesData）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料(Paneldata，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。学习方法编辑与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。研究的结果发生了变化。我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。理论计量经济学和应用?计量经济学理论计量经济学（TheoreticalEconometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。应用?计量经济学（AppliedEconometrics）则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。
cf是自相关系数，并不对其他变量加以控制。而偏自相关系数pacf，就是控制住其他变量后计算的自相关系数，由于他挖空了其他变量影响，所以二者的值应该不同计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。计量经济学（英文：econometrics），是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，所以“量”字应读作“[liàng]”，而不读作“[liáng]”。计量经济学基础计量经济学基础据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（r.frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创了《计量经济学》杂志。人们应如何理解“计量经济学”的含义？弗里希在《计量经济学》的创刊词中说到：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学决非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但各自并非是充分条件。而三者结合起来，就有力量，这种结合便构成了计量经济学。”后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。计量经济学的基础是一整套建立在数理统计理论上的计量方法，属于计量经济学的“硬件”，计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。特点编辑模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方法及应用模型，也称现代计量经济学。发展编辑国外发展情况。计量经济学首先主要用于微观经济分析，宏观经济理论出现后，在宏观经济方面的应用发展很快，同时，由于计算机的出现和迅速发展，更加促进了计量经济学的发展，特别是二十世纪60～80年代初期，可以说是西方经济学中发展最快的一个领域。当然，也存在一些问题。国内发展情况。上世纪五十年代末，有人开始过研究，但很快就中断了。直到70年代末，才恢复有关研究和学习，80年代后期是快速发展时期。同样，存在一些重大的问题。研究对象编辑计量经济学的两大研究对象：横截面数据（cross-sectionaldata）和时间序列数据（time-seriesdata）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料(paneldata，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。学习方法编辑与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。研究的结果发生了变化。我们应该知道，计量经济学模型的结论是概率意义上的，也可以说是不太确定的。但真正要理解其不确定性的含义，并不那么简单，学习中需要始终关注这一点。理论计量经济学和应用?计量经济学理论计量经济学（theoreticaleconometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。应用?计量经济学（appliedeconometrics）则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。
答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。　　理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。　　应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。

文章TAG：怎么  怎么能  做出  自相关  pacf  
下一篇