《表2 平稳性检验结果:专利视角下陕西省航空航天制造业创新能力分析——基于Granger检验和VAR模型》

《表2 平稳性检验结果:专利视角下陕西省航空航天制造业创新能力分析——基于Granger检验和VAR模型》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名:随高清版一同展现
《专利视角下陕西省航空航天制造业创新能力分析——基于Granger检验和VAR模型》


  1. 获取 高清版本忘记账户?点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户?点击这里登录
注:**表示在5%的水平下显著;***表示在1%的水平下显著。

经典回归分析暗含一个重要的假设,即样本数据是平稳的。然而时间序列数据跨度往往较长,会影响样本数据的稳定性,如果两列时间序列数据间表现出一致的变化趋势(非平稳),就会导致模型出现“伪回归”现象。因此在进行模型回归之前,有必要对样本数据进行平稳性检验。文中采用ADF,PP等2种方法综合判断样本数据的平稳性。检验结果见表2.