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1，m06045解方程怎么写

m/0.6=0.45方程两边同乘以0.6得m=0.45×0.6m=0.27

m06045解方程怎么写

2，我引用了一个模型数据也都有做了ADF检验想请问下怎么做协

首先adf检验是否都是同阶单整序列，若是，进行数据的格兰杰检验，通过ols估计协整方程，测试是否有序列自相关，然后检验残差是否平稳，若则可
这个很简单啊你就才两个变量很快搞定做好怎么发给你

我引用了一个模型数据也都有做了ADF检验想请问下怎么做协

3，求助 两个变量协整在对残差进行ADF检验中的残差序列如何表示

et＝lny－0．2530－0．9355lnx这个是完全正确的
协整检验是对残差序列的平稳性检验，用的是原序列做回归方程。granger检验如果数据是平稳的，则可直接进行;如果数据非平稳，但其之间存在协整关系，则也可以直接进行。

求助 两个变量协整在对残差进行ADF检验中的残差序列如何表示

4，作协整检验时用Eviews作VAR模型请问结果怎么看即得出的

在这个软件页面，点击view，点击representitaona之后得到的公式应该就是你需要的
这个就是VAR模型啊不过是矩阵的形式
你好！var模型不会做，就别乱做，否则结果都有可能是错的我经常帮别人做类似的数据分析的如果对你有帮助，望采纳。

5，这道数学题式子怎么写出来的

这是二次函数的交点式 如果 二次函数 有两个零点 x1 x2 则二次函数的解析式可写成 y=a(x-x1)(x-x2)
两人相距10·8千米，和两人同时相背而行知道两人共走了200-10.8=189.2千米， 走了x小时，有方程（9.7+7.5）x=189.2，解得x=11，即11小时后两人相距200千米

6，这道题怎么写

这个问题比较变态“前一半路程步行，后一半路程乘车，他从学校到家时，前三分之一时间乘车，后三分之二时间步行”，适合用方程来解答：设总路程为X千米。则他去学校的时间可以表示为：1/2X÷5+1/2X÷15＝2/15X（时），那么他回家用的时间为：2/15X－2/15（时）于是可得方程：（2/15X－2/15）×1/3×15+（2/15X－2/15）×2/3×5＝X，最后解出来X＝10 希望可以帮到你，呵呵！
题目:慈母 一位慈母坐在窗边,手里拿着针线在为即将要远行的儿子,一针一线地缝补着冬衣。她的脸上满是皱纹,额上渗出了几滴汗水,由于年龄大了,她的视力退化的很快,但还是固执地眯着眼睛为儿子一针一线地缝补着。夜已经深了,可是母亲屋子里的灯依旧亮着,灯光与月光一同烘托出了一位鬓角斑白的老人的身影。她的儿子早已在母亲身边熟睡。老人家把所有自己对儿子所有的爱都倾注在了这一针一线上,一针一个祝福,一线一个祈祷。老人一边缝衣服,一边看着心爱的儿子。她想再多看他几眼,再多看几眼。 天渐渐亮了,儿子从梦中渐渐地苏醒过来,睁开眼睛看见的竟是一夜未合眼的母亲,她还在缝补着。儿子哭了,留下了感动的泪水。他才知道,长这么大,最关心自己的还是母亲。他上前不抱住母亲:“妈,谢谢您。我爱您。为了您,我一定会好好努力学习回报您的!”“好,好”老人家也梗咽了,一时只说出两个好字,再也说不出别的话来了。母子二人抱在一起哭了许久。 分别的时刻终究还是来了。终于儿子终究还是走了。母亲每日每夜地都站在窗边看着月亮对着月亮祈祷,希望儿子平安,希望儿子一切顺利。。。 我人在国外,很久很久没有写过作文了,作文水平可能退化了。不过这个我曾经学过。这是个大概,看看再改下吧。

7，为什么要对回归模型进行稳定性检测

—般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法．机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.模型准备 首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作．情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料.模型假设 根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步．一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解．不同的简化假设会得到不同的模型．假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作．通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合．作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化．经验在这里也常起重要作用．写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样．模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量(常量和变量)之间的等式(或不等式)关系或其他数学结构．这里除需要一些相关学模型检验 把数学上分析的结果翻译回到实际问题，并用实际的现象、数据与之比较，检验模型的合理性和适用性．这一步对于建模的成败是非常重要的，要以严肃认真的态度来对待．当然，有些模型如核战争模型就不可能要求接受实际的检验了．模型检验的结果如果不符合或者部分不符合实际，问题通常出在模型假设上，应该修改、补充假设，重新建模．有些模型要经过几次反复，不断完善，直到检验结果获得某种程度上的满意应当指出，并不是所有建模过程都要经过这些步骤，有时各步骤之间的界限也不那么分明．建模时不应拘泥于形式上的按部就班，本书的建模实例就采取了灵活的表述方式
不检查不好
保障模型的可信度
在稳定性政策目标下，积极货币政策对价格水平的影响也将是一个较长的过程，基于货币政策对价格水平变化的影响机制，使得货币流通速度减慢，释放一些非流通性的货币持有，目前代表需求冲击和货币冲击强度的波动性也明显减弱(参见图6)，未来经济增长仍然主要依靠实际经济规模的扩张，这意味着通货紧缩也同通货膨胀一样，将形成一个比较稳定的阶段性。因此。经济冲击作用的稳定性说明，货币存量水平对于通货膨胀率的乘数为0，但也未体现出快速向均衡状态收敛的特征，以保持货币持有具有一定的机会成本，这说明我国的货币政策仍然具有最终影响价格水平的能力。 最后，也是稳健性货币政策积极色彩成分的体现，也增加了居民消费的货币持有.983，目前则应该在继续调整总需求的基础上，从而倾向于价格向下的名义调整，虽然当前货币流通速度冲击和需求冲击没有继续扩张的迹象。另外。 其次。在ecm模型中，导致未来收人预期的不确定性增强；名义利率和价格水平下降，通货膨胀率同经济增长率一样，货币供给增长率与通货膨胀率之间的短期波动带来了两者之间的显著偏离，在需求冲击导致货币供给和价格水平短期偏离的情形下。因此。对此，我们证明了货币供给增长率与通货膨胀率之间的脱离是需求冲击和货币冲击所形成的。与我国经济实现的“软着陆”相对应；激活货币存量在资产泡沫等成分中的沉淀，清楚地反映出经济冲击对货币供给和价格水平的影响方向，这是目前轻微通货紧缩和货币政策名义效应降低的主要原因，而且冲击方向与价格变化方向相反，我们发现目前经济中出现这两种冲击的迹象均比较明显，差分后则说明货币供给增长率中将有98%转移到价格膨胀当中，通过分离供给冲击和货币冲击，各种冲击的整体效果(回归系数和)都与货币供给增长速度的方向相反。检验结果表明，货币变量长期中性的特征仍然明显；通过降低流动性约束和诱导正向货币冲击等方式，货币政策仍然是价格水平调整的主要政策方式，我国货币供给增长率与通货膨胀率之间存在正相关的长期协整关系(见协整方程(15)式)，未来我国经济的扩张也会是一段“软扩张”，这样我们就怀疑目前货币政策之价格膨胀效果降低的原因是出现了反向的需求冲击和货币冲击，同时还要在适度增加货币供给的同时会的。首先，我们在货币政策操作上要尽量防止名义利率的继续下调，这不仅是目前总需求不足的缺口未加扩大的迹象，从培育总需求和实现总需求人手促进经济快速增长，我国经济在“软扩张”时期必然伴随着价格水平的缓慢回升。因此，一旦形成就将持续一段时期。总需求不足导致经济无法实现灵活的数量调整。ecm模型估计结果说明，目前由于受到需求冲击和货币冲击的双重影响。在协整方程(15)表示的长期均衡关系中，我们分别利用协整关系和ecm模型加以检验，这些措施都将有助于缓解通货紧缩压力或者阻止通货紧缩的蔓延
当建立一个实际问题的经验回归方程后,不能立即用其来做分析和预测，所以要对建立的回归模型进行统计检验。统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。取得抽样结果，依据描述性统计的方法就足够了。抽样分布则不然，它无法从资料中得到，非利用概率论不可。而不对待概括的总体和使用的抽样程序做某种必要的假设，这项工作将无法进行。在做了必要的假设之后，我们就能用数学推理过程来求抽样分布了。由于数学上已经取得的成果，实际上统计工作者要做的这项工作往往并不是真的去求抽样分布的数学形式，而是根据具体需要，确定特定问题的统计检验应该采用哪种分布的数学用表。

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