1樓：熱巴老師
原因：只有同階單整，變數之間才有共同的增長趨勢，才能同漲同落。時間序列的協整檢驗：先做迴歸，後做協整檢驗。
時間序列是指將某種現象某一個統計指標在不同時間上的各個數值，按時間先後順序排列而形成的序列。
時間序列法是一種定量**方法，亦稱簡單外延方法，在統計學中作為一種常用的**手段被廣泛應用。時間序列分析在第二次世界大戰前應用於經濟**。二次大戰中和戰後，在軍事科學、空間科學、氣象預報和工業自動化等部門的應用更加廣泛。
時間序列分析(time series analysis)是一種動態資料處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機資料序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。時間序列構成要素是：
現象所屬的時間，反映現象發展水平的指標數值。
為什麼時間序列做迴歸時只需協整檢驗就夠了,不需要以前的經典迴歸檢驗 5
2樓：匿名使用者
原因：只有同階單整，變數之間才有共同的增長趨勢，才能同漲同落。時間序列的協整檢驗：先做迴歸，後做協整檢驗。
時間序列是指將某種現象某一個統計指標在不同時間上的各個數值，按時間先後順序排列而形成的序列。
時間序列法是一種定量**方法，亦稱簡單外延方法，在統計學中作為一種常用的**手段被廣泛應用。時間序列分析在第二次世界大戰前應用於經濟**。二次大戰中和戰後，在軍事科學、空間科學、氣象預報和工業自動化等部門的應用更加廣泛。
時間序列分析(time series analysis)是一種動態資料處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機資料序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。時間序列構成要素是：
現象所屬的時間，反映現象發展水平的指標數值。
3樓：匿名使用者
協整和ols是兩回事，協整了但是要做ols的話還是需要以前的經典檢驗
時間序列資料迴歸必須要做平穩性檢驗嗎
4樓：匿名使用者
面板資料的協整來
檢驗與協整源
迴歸1、前提：
待檢驗的兩個或多個變數之間（自變數與因變數），（單整：單個變數的差分平穩，一階平穩：差分一次；二階級平穩：差分兩次；，，，，）必須是同階單整。
原因：只有同階單整，變數之間才有共同的增長趨勢，才能同漲同落。時間序列的協整檢驗：先做迴歸，後做協整檢驗。2、面板資料的協整檢驗：先做協整檢驗，後做迴歸。
協整：變數之間的長期的穩定的協調關係。
3、面板資料的協整迴歸：
（1）不變係數模型（各單位之間的迴歸係數大體相同）變係數模型（各單位之間的迴歸係數大體不同）f檢驗：略。
（1）固定影響模型（總體資料）
（2）隨機影響模型（樣本資料）
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