由于回歸，只能用于預(yù)測與其前期相關(guān)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，即受自身歷史因素影響較大的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，如礦山的開采量、各種自然資源的產(chǎn)量等；對于受社會因素影響較大的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，不宜采用self回歸，而應(yīng)采用能納入其他變量的向量self回歸模型,since回歸是一個變量，它帶有自己的滯后項回歸。
since 回歸是一個變量，它帶有自己的滯后項回歸。在eviews中，可以做MA模型，AR模型，ARMA模型。從回歸建立變量時，首先觀察變量的線圖是否穩(wěn)定。如果發(fā)現(xiàn)沒有趨勢變化，可以認(rèn)為是穩(wěn)定的，然后對變量進(jìn)行單位根檢驗。如果測試結(jié)果的統(tǒng)計值小于右側(cè)給出的顯著性水平的臨界值，則根據(jù)回歸可以認(rèn)為是穩(wěn)定的。如果不是平穩(wěn)的，對這個變量做一個差分，一般有一階差分和二階差分，也是先驗證它的平穩(wěn)性。如果穩(wěn)定，觀察其偏相關(guān)和自相關(guān)圖，選擇合適的模型，建立時間序列self 回歸模型。
是。在建立結(jié)構(gòu)VAR模型之前，如果是季度數(shù)據(jù)或者月度數(shù)據(jù)，我們需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整。傳統(tǒng)的聯(lián)立方程模型曾經(jīng)非常流行。這些結(jié)構(gòu)模型越來越大，好像能很好地反映樣本的情況，但對樣本外數(shù)據(jù)的預(yù)測能力卻很弱。因此，Sim(1980)提出了VAR模型。簡化VAR模型的脈沖效應(yīng)函數(shù)不唯一，且不包含變量間的當(dāng)前影響。經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門發(fā)展中的知識。經(jīng)濟(jì)學(xué)家試圖將結(jié)構(gòu)帶回VAR模型，并考慮變量之間的當(dāng)前影響。以下是結(jié)構(gòu)風(fēng)險值模型的設(shè)置
from 回歸方法的優(yōu)點是需要的數(shù)據(jù)較少，因此可以通過自身的變量序列進(jìn)行預(yù)測。但這種方法有一定的局限性:必須具有自相關(guān)性，而自相關(guān)系數(shù)()是關(guān)鍵。如果自相關(guān)系數(shù)小于0.5，則不應(yīng)使用，否則預(yù)測結(jié)果會極不準(zhǔn)確。由于回歸，只能用于預(yù)測與其前期相關(guān)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，即受自身歷史因素影響較大的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，如礦山的開采量、各種自然資源的產(chǎn)量等；對于受社會因素影響較大的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，不宜采用self 回歸，而應(yīng)采用能納入其他變量的向量 self 回歸模型。
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