其中T表示观测值个数。对于直接得到的观测时间序列,取n=0。对于残差序列,取n等于原 回归模型中解释变量个数。S表示偏度。K表示峰度。计算结果 若JB<x2(2),该分布为正态分布 若JB>x2(2),该分布不是正态分布 当用样本计算偏度和峰度时,T应换为T-1,σ2用y的样本方差s代替。 例:(fle:simu2,x) EViews操作如下。 ries: orkfile: SI12 spreadsheet eeze Edit+/- Smpl+/-Label+/ L: X Bar Graph ptive Statisti and Stat Tests for Descriptive Stats Stats by Classificati on 12000 ample 1 100000 10000 Observations 100000 8000 0.002371 Median 0.006320 4.546195 Minimum 4000 -0.014181 Kurtosis 3.009264 Jarque-Bera 3.709376 Probability 0. 156502 因为JB=3.71<x205(2)=599,所以上述分布为正态分布 0.55 其中 T 表示观测值个数。对于直接得到的观测时间序列，取 n = 0。对于残差序列，取 n 等于原 回归模型中解释变量个数。S 表示偏度。K 表示峰度。计算结果 若 JB   2 (2)，该分布为正态分布， 若 JB   2 (2)，该分布不是正态分布。 当用样本计算偏度和峰度时，T 应换为 T -1， 2 用 yt 的样本方差 s 2 代替。 例：（file: simu2, x）EViews 操作如下。 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 -2.5 0.0 2.5 Series: Y Sample 1 100000 Observations 100000 Mean 0.002371 Median 0.006320 Maximum 4.546195 Minimum -4.489619 Std. Dev. 0.998553 Skewness -0.014181 Kurtosis 3.009264 Jarque-Bera 3.709376 Probability 0.156502 因为 JB = 3.71 <  2 0.05 (2) = 5.99，所以上述分布为正态分布。 2 4 6 8 10 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5