1樓：匿名使用者
殘差平方和曲線擬合
curve fitting
用連續曲線近似地刻畫或比擬平面上離散點組所表示的座標之間的函式關係的一種資料處理方法。用解析表示式逼近離散資料的一種方法。在科學實驗或社會活動中，通過實驗或觀測得到量x與y的一組資料對(xi，yi)（i＝1，2，…m），其中各xi是彼此不同的 。
人們希望用一類與資料的背景材料規律相適應的解析表示式，y＝f(x，c）來反映量x與y之間的依賴關係，即在一定意義下「最佳」地逼近或擬合已知資料。f(x，c)常稱作擬合模型 ，式中c＝(c1，c2，…cn)是一些待定引數。當c在f中線性出現時，稱為線性模型，否則稱為非線性模型。
有許多衡量擬合優度的標準，最常用的一種做法是選擇引數c使得擬合模型與實際觀測值在各點的殘差(或離差)ek＝yk－f(xk，c)的加權平方和達到最小，此時所求曲線稱作在加權最小二乘意義下對資料的擬合曲線。有許多求解擬合曲線的成功方法，對於線性模型一般通過建立和求解方程組來確定引數，從而求得擬合曲線。至於非線性模型，則要藉助求解非線性方程組或用最優化方法求得所需引數才能得到擬合曲線，有時稱之為非線性最小二乘擬合。
曲線擬合：貝塞爾曲線與路徑轉化時的誤差。值越大，誤差越大；值越小，越精確。
格蘭傑檢驗計算的步驟
因此，granger（1980）提出了因果關係的定義，他的定義是建立在完整資訊集以及發生時間先後順序基礎上的。至於判斷準則，也在逐步發展變化：
最初是根據分佈函式（條件分佈）判斷，注意ωn是到n期為止宇宙中的所有資訊，yn為到n期為止所有的yt (t=1…n)，xn+1為第n+1期x的取值，ωn-yn為除y之外的所有資訊。
f(xn+1 | ωn) ≠ f(xn+1 | (ωn − yn)) - - - - - - - (1)
後來認為宇宙資訊集是不可能找到的，於是退而求其次，找一個可獲取的資訊集j來替代ω：
f(xn+1 | jn) ≠ f(xn+1 | (jn − yn)) - - - - - - - (2)
再後來，大家又認為驗證分佈函式是否相等實在是太複雜，於是再次退而求其次，只是驗證期望是否相等（這種叫做均值因果性，上面用分佈函式驗證的因果關係叫全面因果性）：
e(xn+1 | jn) ≠ e(xn+1 | (jn − yn)) - - - - - - - (3)
也有一種方法是驗證y的出現是否能減小對xn+1的**誤差，即：
σ2(xn+1 | jn) < σ2(xn+1 | (jn − yn)) - - - - - - - (4)
最後一種方法已經接近我們最常用的格蘭傑因果檢驗方法，統計上通常用殘差平方和來表示**誤差，於是常常用x和y建立迴歸方程，通過假設檢驗的方法（f檢驗）檢驗y的係數是否為零。
可以看出，我們所使用的granger因果檢驗與其最初的定義已經偏離甚遠，削減了很多條件（並且由迴歸分析方法和f檢驗的使用我們可以知道還增強了若干條件），這很可能會導致虛假的因果關係。因此，在使用這種方法時，務必檢查前提條件，使其儘量能夠滿足。此外，統計方法並非萬能的，評判一個物件，往往需要多種角度的觀察。
正所謂「兼聽則明，偏聽則暗」。誠然真相永遠只有一個，但是也要靠科學的探索方法。
2樓：祿美俞訪天
你好！670
希望對你有所幫助，望採納。
建立var模型 進行協整檢驗 格蘭傑檢驗 vec模型 脈衝響應函式 方差分解的先後順序 50
3樓：匿名使用者
1，原始資料不平穩，不能建立var模型，只能建立vec模型。
2，運用var模型或者vec模型，一般都要做格蘭傑檢驗，不然得不出有效的實證分析資訊。
3，順序：單位根-平穩-var-格蘭傑；單位根-不平穩-協整-vec-格蘭傑
4，二階差分協整應該還是用原始資料做吧，我個人認為是這樣的，改天去問問老師去。
4樓：武婷慧
一般先做單位根檢驗，表明各個序列為同階單整序列，則說明序列可以進行協整檢驗，建立迴歸模型用的是eg兩步法，即對殘差序列進行平穩性檢驗；建立var模型，用jj檢驗法，即對相關係數檢驗；均可建立誤差修正模型。如果建立的是var模型，協整檢驗用原始資料還是差分資料，是針對建立的模型的平穩性檢驗的結果是用的原始資料還是差分資料，如果模型用的是差分資料才平穩，那麼協整檢驗用的就是差分資料，一般的先後順序寫做單位根檢驗，然後建立模型，協整檢驗，granger因果檢驗，模型分析。如果建立的是一元一次迴歸模型，一般先對兩變數進行協整檢驗、granger因果檢驗、建立模型，模型的自相關、異方差修正、誤差修正模型。
5樓：海水十七度
先做協整，在做格蘭傑因果檢驗。時間序列資料都需要檢查其平穩性，做格蘭傑檢驗之前需要因變數和變數是協整的。比如說，你要做因變數y和自變數x之間的格蘭傑檢驗，首先你要檢查x和y分別是幾階平穩，x和y同階平穩才說明x和y協整（如x（-2）和y（-2）即x和y兩階協整），然後才做格蘭傑因果檢驗。
如果x（-1）平穩，y（-2）平穩，則x與y不協整，不能直接做。多個自變數時還需檢查多重共線性。
此外，一些情況下還會做異方差檢驗來檢驗模型的引數估計是否良好。
以上為個人見解，希望有所幫助。
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