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Modèle à correction d`erreur eviews

On m`a demandé d`estimer et d`expliquer les résultats du modèle de correction d`erreur vectorielle suivant données du panneau de correction d`erreur (ECM) EVIEWS 9https://www.youtube.com/watch? v = ZgCwrb6kI7wvideo introduire le concept d`un panneau de modèle de correction d`erreur (ECM) Données EVIEWS 9. WhatsApp: + 6285227746673PIN BB: D04EBECBIG: @olahdatasemarang les résultats de Johansen seront les meilleurs, et je dépendrais de ceux-aussi longtemps que vous avez spécifié le modèle VAR sous-jacent de manière appropriée. Est-ce la bonne façon d`estimer le modèle et que dire de son résultat? Tout sauf la tuberculose au décalage 1 sont statistiquement insignifiantes… Souvent, nous pouvons prédire les variables X à l`aide d`un modèle ARIMA. Dans EViews j`exécute le modèle en utilisant la commande suivante, je semble avoir du mal à concilier le test de Johansen pour la cointégration avec les résidus de relations à long terme. Par exemple, en utilisant les séries de paie de FRED, USA, les valeurs résiduelles log_PAYEMS à log-NPPTL ont une racine unitaire utilisant des données de 2010 à 2016, une indication de pas de cointégration, mais si j`utilise le test de cointégration de Johansen il semble y avoir une relation de cointégration sous catégorie 2. Cher Dave, Merci pour l`explication perspicace! Pouvez-vous élaborer d`autres façons de x variables dans le processus de prévision autre que «deviner»? Lee où Spread = G10-TB (G10 et TB sont les deux séries chronologiques qui contiennent des taux d`intérêt) Salut là, grand blog que vous avez là, vraiment. J`ai appris tellement de vos messages déjà si s`il vous plaît ALE garder le bon travail! 🙂 Cher Dave, pour l`équation de correction d`erreur, est-il approprié d`inclure d`autres prédicateurs qui sont stationnaires, mais n`ont pas un impact à dépendre sur la base de niveaux c.-à-d. aucun impact à long terme? Merci ls d (TB) c d (TB (-1)) d (TB (-2)) d (G10 (-1)) d (G10 (-2)) propagation (-1) ΔTB = α1 + α2 ΔTB à temps (t − 1) + α3ΔTB à temps (t − 2) + α4ΔG10 à temps (t − 1) + α5ΔG10 à temps (t − 2) + α6Spread à temps (t − 1) + ε au moment t.

By | 2019-02-12T02:56:01+00:00 February 12th, 2019|Uncategorized|0 Comments

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