时间序列数据怎么回归 如何用spss建立时间序列回归模型？

如何用spss建立时间序列回归模型？

Eviews是进行时间序列分析最强大、最方便的方法，包括单位根检验、VAR模型、协整检验等。

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时间序列数据回归必须要做平稳性检验吗？

一般时间序列数据需要做单位根检验（即平稳性检验），因为如果数据不稳定，可能是伪回归。如果x是严格外生的，那么我们不能使用olse的渐近性质，它是否稳定也无关紧要；

如果x不是严格外生的，那么我们可以使用olse的渐近性质。大数定律和中心极限定理以平稳性（相当于截面数据的同一分布）为条件，需要进行平稳性检验，否则可能出现虚假回归。

时间序列不是稳定的怎么进行最小二乘法回归呀？

非平稳时间序列不能直接进行回归分析，否则结果是伪回归。

目前处理非平稳序列的方法主要有两种

1。对时间序列做微分变换。非平稳级数通常经过微分变换后变成平稳级数，但每次变换都会失去一个自由度。

2. 另一项被称为“协整分析”的先进技术是，尽管两个时间序列是非平稳的，但它们之间存在长期的协整关系。这是更先进的。如果你是本科生，你应该选择方法一。如果你是毕业生，请选择方法2

1。指数平滑可以对不规则的时间序列数据进行平滑处理，从而得到其变化规律和趋势，进而对未来的经济数据进行预测和预测。2操作步骤3。看看结果4。Arima被称为自动回归滑动平均模型，它将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。5看看结果2。季节分解11。季节变化是指由季节因素引起的时间序列的规律性变化。主要方法有月平均法、季平均法和移动平均趋势消除法。

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