论文研究-我国猪肉消费需求量集成预测——基于ARIMA、VAR和VEC模型的实证.pdf,
猪肉消费需求量预测对稳定猪肉消费市场具有重要意义. 通过建立ARIMA、VAR和VEC模型, 利用Granger因果检验筛选出显著影响因素, 分别预测我国猪肉消费量. 最后, 基于动态集成预测方法对三种模型的预测结果进行综合集成. 通过对2009-2011年我国猪肉消费需求量预测, 实证结果表明样本外集成预测精度更高, 更稳定.
2023-03-09 09:34:57
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//判断是否之前走过授权
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2023-02-15 17:25:35
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协整检验在EViews软件中的实现
为了实现协整检验，从VAR对象或Group(组)对象的工具栏中选择View/Cointegration Test… 即可。协整检验仅对已知非平稳的序列有效，所以需要首先对VAR模型中每一个序列进行单位根检验。EViews软件中协整检验实现的理论基础是Johansen (1991, 1995a)协整理论。在Cointegration Test Specification的对话框（下图）中将提供关于检验的详细信息：
2023-02-15 16:03:25
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内附源数据、代码及word。代码包括：平稳性检验、协整检验、滞后阶数的确定、VAR 模型的拟合、脉冲响应分析、VAR 模型的预测
2023-01-12 02:33:39
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它是第 1 章的一部分
VaR 和 CVaR 说明
2022-12-18 03:33:52
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运用蒙特卡罗模拟法计算单边的风险价值VaR
2022-12-02 13:59:30
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（1）自回归（AR）
（2）移动平均线
（3）自回归移动平均线
（4）自回归综合移动平均线（ARIMA）
（5）季节性自回归综合移动平均线 (SARIMA)
（6）具有外生回归量的季节性自回归综合移动平均线 (SARIMAX)
（7）带有 ARIMA 误差的回归模型
（8）向量自回归（VAR）
（9）GARCH 模型
（10）Glostan、Jagannathan 和 Runkle GARCH 模型
2022-11-28 16:26:01
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