ecm模型怎么做，如何建立VAR模型

1，如何建立VAR模型

上面左侧的表是用来计算下面数据的，分析过程中基本不用提到右侧从上往下 1.number of obs 是样本容量 2.f是模型的f检验值，用来计算下面的p>f 3.p>f是模型f检验落在小概率事件区间的概率，你的模型置信水平是0.05

quick -> estimate var -> 在endogenius variables选项中输入你的各个时间序列名后，把下面的选项改为 1 4 运行即可

如何建立VAR模型

2，怎么用程序实现无人机仿真模型自控飞行

起飞降落不算的话用定时器不断检测飞行姿态，与预计飞行有区别的话就修正，做上述循环直到姿态正确。这个也只是理论上的，真正的还是有很大区别的，要起飞就难点了，要是自主滑跑降落能做出来，哥们恭喜你，你发达了。

三维的飞太难了吧！

没有起飞降落，就想让虚拟模型能按预定轨迹飞、躲避简单的障碍物（这个可以预设）就行，就是不知道怎么用程序实现，我的编程实在是太水了，谁能帮帮忙啊，我的QQ380802400，有谁能提供有价值的材料定给酬谢，拜托啦各位！！！

优点不多说，一般就是可以看到更多东西等缺点的话最最主要的就是安全性问题，还有各种隐患，还涉及到一些隐私被侵犯问题等

怎么用程序实现无人机仿真模型自控飞行

3，制作DNA双螺旋模型

1．取一个硬塑方框，在硬塑方框一侧的两端各拴上一条长0.5 m的细铁丝。 2．将一个剪好的球形塑料片（代表磷酸）和一个长方形塑料片（4种不同颜色的长方形塑料片分别代表4种不同的碱基），分别用订书钉连接在一个剪好的五边形塑料片（代表脱氧核糖）上。用同样的方法制作一个个含有不同碱基的脱氧核苷酸模型。 3．将若干个制成的脱氧核苷酸模型，按照一定的碱基顺序依次穿在一条长细铁丝上，这样就制作好了一条DNA链。按同样方法制作好DNA的另一条链（注意碱基的顺序及脱氧核苷酸的方向），用订书钉将两条链之间的互补碱基连接好。 4．将两条铁丝的未端分别拴到另一个硬塑方框一侧的两端，并在所制模型的背侧用两根较粗的铁丝加固。双手分别提起硬塑方框，拉直双链，旋转一下，即可得到一个DNA分子的双螺旋结构模型。

制作DNA双螺旋模型

4，谁会制作金字塔模型用它能干什么

制作金字塔模型，是为了体验金字塔能。所做的金字塔模型注定不可能太大,纸壳、木板、塑料、玻璃、石材、混凝土等普通材料做的金字塔模型,汇聚的能场微乎其微。金字塔模型虽然小但要有效,就得在材料上改进。潜心研究金字塔能十几年的徐锦圣, 在他的专著《匹热迷能—探索金字塔能量之谜》(中国青年出版社,2006年6月) 有说，有效的金字塔模型（金字塔能发生器）,是依据金字塔能的产生原理发明的;那是由智能、吸波、磁滞功能复合材料制成的表面平整的一次成型的有特定倾斜角度的中空正四角锥体。因此，人们利用金字塔能就很简单方便，只需将金字塔能发生器搁在床下或者放在桌椅下：提高细胞和组织的活力--学生利用金字塔能提高记忆和思维能力，从而学习事半功倍、更快获得考学答案，赢得升学的竞争；上班族利用金字塔能促进体力和精力的恢复，提高睡眠效率，从而有更多的时间工作、娱乐。

当路障

5，如何给模型上保护漆

无尘环境下喷达玛上光油，无尘环境下自然干

首先最好的模型漆是日本的田宫漆，上色最好用喷灌先上白色底漆，再上模型底色，贴上贴纸，再上保护漆

可以使用郡士保护油有光半光消光三种

具体使用什么牌子、性质的漆料，要视乎哪种类型的模型、你想达到的效果。目前水性漆和丙稀的使用比较多见，关键是使用方便。从经济性和上手性来讲新手和笔涂的用丙稀更好些。模型在素组以后如果想对原来材质的颜色进行遮盖或是加强漆料的附着力，或者是为了在进一步上色前检查是否存在瑕疵，建议还是使用水补土做底，在需要的地方涂黑色（比如车辆排气口等）。白色做底似乎没有必要，更不建议使用喷灌，因为随着使用时间延长，罐里压力下降，会使效果变差。贴纸还是使用专用的贴纸软化剂有效，所谓的光油会对上好的漆面造成伤害！

6，ERP沙盘模拟实训中总经理是干什么的

在沙盘比赛中，每个角色都是很重要的，生产总监要做的有1.在年初根据接到的订单来安排生产（一般在省赛及国赛中都是要求在某个季度前交货的，这样就更考验生产总监的安排生产的能力了）；2.跟采购总监沟通好，何时需要何种物料进行生产；3.怎样能用最低的成本创造最高的收益。就是生产总监在生产上怎么筹划，怎么合理的去开线、研发产品、安排生产。比如该上什么生产线？注意的是最好不要用柔性线来生产p1产品，这样算很不划算，也不要用手工线生产p4产品，这样不受益还会赔钱的。一种产品研发出来最好有对应的一条全自动线、能用全自动线的就不要去开柔性线、开线要注意是否合理（第三四季度才能用的就不合理）等等4.在年末计算好下一年的产能，就是能生产出多少产品，用于下一年订单用，别出现交不上货违约的现象。还有什么不懂的可以一起探讨。

总经理运营心得虽然ERP沙盘模拟实训只有短短4天不到，但在这几天里我们要经营一个企业六年。实训老师将我们分成了六组，每个参加培训的学校成员为一组，到了最后要看谁赚的多，谁就是第一，因此我们都很紧张，希望能获得好名次。我在小组中扮演的是CEO，角色很重要，CEO做不好，整个企业的运营也会不好。由于是第一年接触ERP沙盘，对此很陌生，也不懂得如何运作，在老师带领我们做了一遍“教学年”，让我们有了一个初步的了解后才慢慢的进入状况的。通过六年的实训，我对每个阶段的心得总结如下：1.提交广告费用，抢订单。这个步骤是整个模拟至关重要的一步，俗话说万事开头难。首先，运营总监根据产能，为营销总监的抢单做数据支持。营销总监根据市场情况和公司的生产力，以及对竞争对手的预测分析，并与财务总监的沟通，确定广告费的支出。当广告费排名出炉之后，便是营销总监根据手中数据，在现有情况下，选择对本公司最为有利的产品订单。2.根据预测订单提前生产。这个步骤是最难完成的，因为不仅需要事经过周密的预测，而且还需要临时的调整。若果预测的订单与意向中的不一样，那么就得将产品调货到其他市场，然后再其他市场拿数量较大的订单，运营总监根据生产线能力进行有序的生产，订单完成时交货，获得货款。3.生产规模的决策。这个步骤主要是由运营总监、营销总监和财务总监共同完成的。营销总监根据市场趋势分析预测出今后的市场需求，运营总监根据数据进行决策，生产的数量，生产的种类，产品的闲置和仓储。4.市场的拓展，和产品的研发。营销总监分析市场，预测未来时间内，市场的走向和产品的趋势，根据分析结果，通过与财务总监的沟通，对不同的市场（M1、M2、M3）和不同的产品（P1，P2，P3，P4）以及ISO9000和ISO14000认证做出不同的资金投入。5.资金的运作。可以说整个模拟中，财务总监是最辛苦的。每一笔资金的流入和流出，都要经过财务总监的纪录。财务总监在每年年初预测整年的资金状况，根据预测决定营销经费的申请、贴现，保证流动资金的持续。通过这次培训，我在分析市场，制定战略，营销策划，组织生产，财务管理等一系列的活动中，学到了许多书本中没有的知识，开阔了眼界，也让我知道了要经营一个企业是多么不容易，并对自己以前在没接触过ERP沙盘模拟是天真的想法感到好笑，市场远比想象中复杂的多困难的多。短短几天的学习时间只能对整体做一般性了解，针对重要模块进行了深入操作,若要用好ERP还需要我们自己去练习和实践，学无止境。第一年：由于只有M1市场的P1及P2产品，并且根据情报信息得知，订单数量超过小组数量，所以我跟小组成员讨论，大胆的不投入广告，仅投1K作为抢单条件。恰好实际情况也是如此，没人跟我们抢订单，我们话最少的钱拿到了订单，这恰好为后来的顺利运营做下了铺垫。同时我们认为要想让市场更广阔，要想做市场的老大，就必须为将来打下基础，于是我们决定第一年就开始着手ISO1400的验证，争取在能在第一时间内进入市场并占取市场份额。第一年单子比较多，我们拿到了单子，算是占到了便宜。第二年：在第二年我们取得了M2市场的准入证，并且提前建设了M3市场的直销部。也许很多组并不知道，必须提前一年建设M3市场的直销部才能保证到第三年的时候才能经行第二期直销抢单。这一点也很重要，由于之前的一年过分紧张，导致很多组都不知道，或者没心思组建M3市场了。由于有了第一年的利润以及顺利的第一年，我们组运营的很轻松，也正如此才导致了运营第二年初期操作失误忘记申请营销经费无故损失20K，第一年运营的成果几乎全部没了。但是第一年的顺利也让我们组获得很好状态，以及策略。第三年：由于M2市场也开拓完成，加上生产能力开始加大，广告费用的合理支出，以及每一期我们成本的运算（包括仓储费，运输费，生产费等等）全部精确到位，我们第二年盈利300K之多，暂时屈居第二。不得不提的就是，再次操作失误倒是M3市场直销部建设到一大半被撤销，这也导致第四年无法进入M3市场。第四年，由于市场压力，我们不得不把重点落到M1、M2市场，因此我们开始比较注意广告的投放，这样既能保证我们生产的产品能卖出去，也能保证我们的市场占有率。第五年，终于M2市场再次开拓完成，P3、P4产品我们来了。第五年我们跟据其他几组前几年的经验，我们决定狠狠的生产P3产品，然后保证P4产品，最后才考虑P1、P2 。于是我们加大广告的投放，前两期生产的28个P3全部能卖出去，P4也能卖9个，这样我们利润应该相当可观。终于我们获得了第一并且远远的拉开了对手的距离第六年，因为上一年的竞争潜力已经达到最大，且市场需求及价格开始出现下降趋势，我们投入了较大广告费，用以维护和竞争各个产品的市场。由于前面各年的资金积累，我们超越指导老师，获得第一名！

7，如何对面板数据进行F检验

以Eviews为例，其中的具体情况步骤如下：1、直接通过相关窗口输入面板数据，并选择下一步。2、下一步弹出新的对话框，需要在里面确定consumption c income。3、这个时候如果没问题，就按照图示进行点击。4、等完成上述操作以后，继续根据实际情况设置类型。5、这样一来会看到F检验的结果，即可达到目的了。

做固定效应模型，模型下面有f检验 pols 就是ols ，直接用reg 命令回归即可，结论已经很明确，个体之间在1%的显著性水平下存在明显的差异，pols不适合。

步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin- Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。具体操作可以参照李子奈的说法：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。此外，单位根检验一般是先从水平（level）序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。我们记I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(N)为N阶单整。步骤二：协整检验或模型修正情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。但也有如下的宽限说法：如果变量个数多于两个，即解释变量个数多于一个，被解释变量的单整阶数不能高于任何一个解释变量的单整阶数。另当解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数时，则必须至少有两个解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数。如果只含有两个解释变量，则两个变量的单整阶数应该相同。也就是说，单整阶数不同的两个或以上的非平稳序列如果一起进行协整检验，必然有某些低阶单整的，即波动相对高阶序列的波动甚微弱（有可能波动幅度也不同）的序列，对协整结果的影响不大，因此包不包含的重要性不大。而相对处于最高阶序列，由于其波动较大，对回归残差的平稳性带来极大的影响，所以如果协整是包含有某些高阶单整序列的话（但如果所有变量都是阶数相同的高阶，此时也被称作同阶单整，这样的话另当别论），一定不能将其纳入协整检验。协整检验方法的文献综述：(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。(2)Pedron(1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。(3)Larsson et al(2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法，这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。我们主要采用的是Pedroni、Kao、Johansen的方法。通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。这时，我们或许还想进一步对面板数据做格兰杰因果检验（因果检验的前提是变量协整）。但如果变量之间不是协整（即非同阶单整）的话，是不能进行格兰杰因果检验的，不过此时可以先对数据进行处理。引用张晓峒的原话，逗如果y和x不同阶，不能做格兰杰因果检验，但可通过差分序列或其他处理得到同阶单整序列，并且要看它们此时有无经济意义。地下面简要介绍一下因果检验的含义：这里的因果关系是从统计角度而言的，即是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件X的发生与不发生对于另一个事件Y的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响，并且这两个事件在时间上又有先后顺序（A前B后），那么我们便可以说X是Y的原因。考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Y（在统计的意义下，且已经综合考虑了Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的逗Granger原因地（Granger cause）；如果影响显著，那么称X是Y的逗Granger原因地。同样，这也可以用于检验Y是X的逗原因地，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X 的滞后对X自身的影响）。 Eviews好像没有在POOL窗口中提供Granger causality test，而只有unit root test和cointegration test。说明Eviews是无法对面板数据序列做格兰杰检验的，格兰杰检验只能针对序列组做。也就是说格兰杰因果检验在Eviews中是针对普通的序列对(pairwise)而言的。你如果想对面板数据中的某些合成序列做因果检验的话，不妨先导出相关序列到一个组中(POOL窗口中的Proc/Make Group)，再来试试。情况二：如果如果基于单位根检验的结果发现变量之间是非同阶单整的，即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。但此时也不要着急，我们可以在保持变量经济意义的前提下，对我们前面提出的模型进行修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响。如差分某些序列，将基于时间频度的绝对数据变成时间频度下的变动数据或增长率数据。此时的研究转向新的模型，但要保证模型具有经济意义。因此一般不要对原序列进行二阶差分，因为对变动数据或增长率数据再进行差分，我们不好对其冠以经济解释。难道你称其为变动率的变动率看步骤三：面板模型的选择与回归面板数据模型的选择通常有三种形式：一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。一种是随机效应模型（Random Effects Regression Model）。如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应，并且这两个随机误差项都服从正态分布，则固定效应模型就变成了随机效应模型。在面板数据模型形式的选择方法上，我们经常采用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型。检验完毕后，我们也就知道该选用哪种模型了，然后我们就开始回归：在回归的时候，权数可以选择按截面加权（cross- section weights）的方式，对于横截面个数大于时序个数的情况更应如此，表示允许不同的截面存在异方差现象。估计方法采用PCSE（Panel Corrected Standard Errors，面板校正标准误）方法。Beck和Katz(1995)引入的PCSE估计方法是面板数据模型估计方法的一个创新，可以有效的处理复杂的面板误差结构，如同步相关，异方差，序列相关等，在样本量不够大时尤为有用。

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