白噪声检验结果怎么看 如何判断时间序列是否是白噪声？
如何判断时间序列是否是白噪声？
不管残差是不是白噪声，都应该对残差序列进行自相关分析。如果自相关只有在t=0时才有值，则为白噪声。如果其他输出也有显著值，则不是。
白噪声在统计学中什么意思？
事实上，你可以理解白噪声是一个纯粹的随机过程，也就是说，没有特征可以发现，没有相关性等特性。
在统计学中，我们建立回归方程，希望我们提取的信息越多越好。也就是说，我们希望回归后的残差项信息被完全提取出来，所以残差项是白噪声。因此，通常通过检验残差项的性质来判断回归方程的性质。你可以先阐明回归模型的理论。根据专业定义：随机变量x（T）（T=1，2，3…）如果它是由一系列不相关的随机变量组成的，也就是说，对于不等于T的所有s，随机变量XT和XS的协方差为零，则称为纯随机过程。对于纯随机过程，如果其期望值和方差为常数，则称为白噪声过程。
计量经济学中，“白噪声”通俗的讲，是什么意思啊？
这是一个稳定的随机序列，具有零均值和恒定的平方误差。计量经济模型中的随机误差项必须是白噪声，才能使模型具有经济意义
白噪声序列表明时间序列中的有用信息已经被提取出来，其余的是随机扰动，无法预测和利用。如果残差序列通过白噪声测试，建模就可以结束，因为没有信息可以继续提取。
时间序列中白噪声问题？
白噪声序列有什么作用呢？
单积分：
似乎研究了序列之间的协积分关系。如果一个随机过程{XT}经过d-difference后只能成为平稳可逆的ARMA过程，但经过d-1 difference后仍然是一个非平稳过程，则称该过程具有d阶单调性。
多时间序列协整分析的第一步是使用单位根检验来确定每个序列的单个积分顺序。标准单位根是Dickey和fuller的DF检验。但是，该方法不能保证方程的残差项是白噪声，因此该检验的估计值不是无偏的。因此，Dickey和fuller在1979年和1980年扩展了DF检验，形成了目前广泛使用的单整数检验方法ADF（augmenteddicker-fuller）检验。
但Engel和Granger将上述临界值与传统的t统计量临界值进行了比较，发现两者存在较大差异，并通过蒙特卡罗模拟得到了ADF统计量t的临界值。如果达到临界值，则单位根的零假设被拒绝，则YT是稳定的。
函数
单积分和协整分析方法在储蓄与消费关系、汇率与价格关系、短期利率与长期利率关系等经济领域的研究中具有重要意义
这就是它所能告诉你的
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