写毕业论文的时候使用的只是普通的多元线性回归,但由于用的是非平稳的时间序列数据,自相关很大,做出来的结果通常都不能让人满意;
后来请教老师,她建议让我在模型后面增加AR或者MA项,试了一下果然是好了很多,DW值也漂亮了很多;
不过看了一下ARIMA模型的资料,发现其仅对滞后项作回归以进行预测,而我的模型则有很多不同的自变量,加入AR项的目的只是为了增加平稳性,和ARIMA模型的定义似乎是矛盾的~
百思不得其解,请各位大神帮小弟解答一下,非常感谢!
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楼主: jnuaky
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[其它] 关于ARIMA模型的构建,求大神解答!~ |

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