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因果中間節點計算方法

發布時間:2022-06-23 22:15:27

Ⅰ 因果分析法的應用步驟

因果關系分析法預測應用的基本思路是:首先,通過對市場經濟現象之間因果關系的分析探討,說明現象之間相互聯系的規律性;然後,選擇恰當數學模型描述因果關系主要變數間的關系形態;最後,根據數學模型預測市場發展前景及可能達到的水平。
因果關系分析應用步驟大致如下:
(一)利用資料分析市場現象之間的因果關系,確定預測目標以及因變數和自變數
分析市場現象因果關系必須做到:
1.憑借人們擁有的經驗、知識以及思維判斷能力,對預測問題在質的分析基礎上,明確表徵預測目標的運動規律及影響其變化的因素的諸多市場變數。
2.選定因變數和自變數。
通常情況下:
表徵預測目標的變數稱因變數(如卷煙零售量或額);
表徵影響預測目標變化的各種因素的變數稱自變數。
從市場預測過程來講,明確預測目標選定因變數是首要任務,但能從眾多影響預測目標的因素中選定參與預測的自變數,是保證預測結果可信度的關鍵。
(二)根據變數之間的因果關系類型,選擇數學模型,並經過運算,求出有關參數,通過統計檢驗建立預測模型。
(三)預測分析,確定預測值
市場的客觀經濟現象是十分復雜的,數學預測模型只能明確、形象地顯示出市場從過去至現在發展過程中有關事件觀察數據中呈現的因果關系,而如何確定符合市場需要及其變化客觀實際的預測值,還需要預測者掌握豐富的市場信息,依靠個人的經驗和分析判斷能力,最後做出科學判斷。
運用量的分析中的因果關系分析法進行市場預測時,還需要與質的分析相結合,把各種主要因素考慮進去,參照已經出現和正在出現的可能性,綜合分析判斷,對預測模型計算出來的預測值作恰當調整,確定最終預測值,使預測結果更接近實際。

Ⅱ 格蘭傑因果關系檢驗的公式介紹

格蘭傑因果關系檢驗假設了有關y和x每一變數的預測的信息全部包含在這些變數的時間序列之中。檢驗要求估計以下的回歸:
(1)
(2)
其中白噪音u1t 和u2t假定為不相關的。
式(1)假定當前y與y自身以及x的過去值有關,而式(2)對x也假定了類似的行為。
對式(1)而言,其零假設H0 :α1=α2=…=αq=0。
對式(2)而言,其零假設H0 :δ1=δ2=…=δs=0。
分四種情形討論:
(1)x是引起y變化的原因,即存在由x到y的單向因果關系。若式(1)中滯後的x的系數估計值在統計上整體的顯著不為零,同時式(2)中滯後的y的系數估計值在統計上整體的顯著為零,則稱x是引起y變化的原因。
(2)y是引起x變化的原因,即存在由y到x的單向因果關系。若式(2)中滯後的y的系數估計值在統計上整體的顯著不為零,同時式(1)中滯後的x的系數估計值在統計上整體的顯著為零,則稱y是引起x變化的原因。
(3)x和y互為因果關系,即存在由x到y的單向因果關系,同時也存在由y到x的單向因果關系。若式(1)中滯後的x的系數估計值在統計上整體的顯著不為零,同時式(2)中滯後的y的系數估計值在統計上整體的顯著不為零,則稱x和y間存在反饋關系,或者雙向因果關系。
(4)x和y是獨立的,或x與y間不存在因果關系。若式(1)中滯後的x的系數估計值在統計上整體的顯著為零,同時式(2)中滯後的y的系數估計值在統計上整體的顯著為零,則稱x和y間不存在因果關系。
三、格蘭傑因果關系檢驗的步驟
(1)將當前的y對所有的滯後項y以及別的什麼變數(如果有的話)做回歸,即y對y的滯後項yt-1,yt-2,…,yt-q及其他變數的回歸,但在這一回歸中沒有把滯後項x包括進來,這是一個受約束的回歸。然後從此回歸得到受約束的殘差平方和RSSR。
(2)做一個含有滯後項x的回歸,即在前面的回歸式中加進滯後項x,這是一個無約束的回歸,由此回歸得到無約束的殘差平方和RSSUR。
(3)零假設是H0:α1=α2=…=αq=0,即滯後項x不屬於此回歸。
(4)為了檢驗此假設,用F檢驗,即:
它遵循自由度為q和(n-k)的F分布。在這里,n是樣本容量,q等於滯後項x的個數,即有約束回歸方程中待估參數的個數,k是無約束回歸中待估參數的個數。
(5)如果在選定的顯著性水平α上計算的F值超過臨界值Fα,則拒絕零假設,這樣滯後x項就屬於此回歸,表明x是y的原因。
(6)同樣,為了檢驗y是否是x的原因,可將變數y與x相互替換,重復步驟(1)~(5)。
格蘭傑因果關系檢驗對於滯後期長度的選擇有時很敏感。其原因可能是被檢驗變數的平穩性的影響,或是樣本容量的長度的影響。不同的滯後期可能會得到完全不同 的檢驗結果。因此,一般而言,常進行不同滯後期長度的檢驗,以檢驗模型中隨機干擾項不存在序列相關的滯後期長度來選取滯後期。
格蘭傑檢驗的特點決定了它只能適用於時間序列數據模型的檢驗,無法檢驗只有橫截面數據時變數間的關系。
可以看出,我們所使用的Granger因果檢驗與其最初的定義已經偏離甚遠,削減了很多條件(並且由回歸分析方法和F檢驗的使用我們可以知道還增強了若干 條件),這很可能會導致虛假的格蘭傑因果關系。因此,在使用這種方法時,務必檢查前提條件,使其盡量能夠滿足。此外,統計方法並非萬能的,評判一個對象,往往需 要多種角度的觀察。正所謂「兼聽則明,偏聽則暗」。誠然真相永遠只有一個,但是也要靠科學的探索方法。
值得注意的是,格蘭傑因果關系檢驗的結論只是一種預測,是統計意義上的「格蘭傑因果性「,而不是真正意義上的因果關系,不能作為肯定或否定因果關系的根據。當然,即使格蘭傑因果關系不等於實際因果關系,也並不妨礙其參考價值。因為在經濟學中,統計意義上的格蘭傑因果關系也是有意義的,對於經濟預測等仍然能起一些作用。
由於假設檢驗的零假設是不存在因果關系,在該假設下F統計量服從F分布,因此嚴格地說,該檢驗應該稱為格蘭傑非因果關系檢驗。

Ⅲ 什麼叫因果分析法請舉個例子!

二進制都是 , ,如果想手算的話,比如 變成 進制的演算法就是一、 / = ,余數 ;二、 / = ,余數 ;三、 / = ,余數 ;四、 / = ,余數 ;五、 / = ,余數 ;六、 / = ,余數 ;所以 的二進制就是 ;余數從下往上的順序就是他的二進制數

Ⅳ 請問會計老師1.因果預測分析法的回歸直線法里的a=(∑y-b∑x)/n,

2.因果預測分析法
因果預測分析法是指通過影響產品銷售量(因變數)的相關因素(自變數)以及它們之間的函數關系,並利用這種函數關系進行產品銷售預測的方法。因果預測分析法最常用的是回歸分析法,本章主要介紹回歸直線法。

待求出a、b後,代入y=a+bx,結合自變數x的取值,即可求出預測對象y的預測銷售量或銷售額。
【例•計算題】沿用第一個例題的資料,假定產品銷售量只受廣告費支出大小的影響,2009年預計廣告費支出155萬元,以往年度的廣告費支出及銷售量的資料如下:
年度 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
銷售量 3250 3300 3150 3350 3450 3500 3400 3600
廣告費 100 105 90 125 135 140 140 150
要求:用回歸直線法預測公司2009年的產品銷售量。

『正確答案』根據上述資料,列表計算如下:
年度 廣告費支出x
(萬元) 銷售量y
(噸) xy x2 y2
2001 100 3250 325000 10000 10562500
2002 105 3300 346500 11025 10890000
2003 90 3150 283500 8100 9922500
2004 125 3350 418750 15625 11222500
2005 135 3450 465750 18225 11902500
2006 140 3500 490000 19600 12250000
2007 140 3400 476000 19600 11560000
2008 150 3600 540000 22500 12960000
n=8 ∑x=985 ∑y=27000 ∑xy=3345500 ∑x2=l24675 ∑y2=91270000
根據公式,有

將a、b帶入公式,得出結果,即2009年的產品預測銷售量為:
y=a+bx=2609.16+6.22x=2609.16+6.22×155=3573.26(噸)

【提示】運用這種方法預測,必須注意因果關系的存在。
望幫助你理解。
你提的這個公式是錯的。正確的在上面的解答里了。2.資金習性預測法里a=(∑x2∑y-∑xy)/(n∑x2-(∑x)2)

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