请问Inverted AR Roots ？这个值有什么含义

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Dependent Variable: LOG(Y)   
Method: Least Squares   
Date: 03/18/12   Time: 14:34   
Sample (adjusted): 1995Q2 2011Q4   
Included observations: 67 after adjustments   
Convergence achieved after 9 iterations   
   
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
   
C -1.514036 0.875055 -1.730218 0.0886
X1 0.003278 0.002527 1.297120 0.1994
X2 0.525178 0.142449 3.686780 0.0005
X3 -0.013303 0.017436 -0.762950 0.4484
ar(1) 0.986600 0.020078 49.13875 0.0000
   
R-squared 0.983711     Mean dependent var  -0.874449
Adjusted R-squared 0.982660     S.D. dependent var  0.177436
S.E. of regression 0.023365     Akaike info criterion  -4.603443
Sum squared resid 0.033848     Schwarz criterion  -4.438913
Log likelihood 159.2153     Hannan-Quinn criter.  -4.538338
F-statistic 936.0465     Durbin-Watson stat  1.966890
Prob(F-statistic) 0.000000   
   
Inverted AR Roots       .99   

请问Inverted AR Roots   ？这个值有什么含义。只知道当这个值等于1的时候，AR过程是不稳定的，可是趋近于1，如这儿的0.99呢？是好是坏

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关键词：Inverted Roots root vert ert achieved adjusted Error

一般不关注这个

这个0.99，就是AR(1)的系数0.986600 ，保留两位的结果。
正式名称是特征根，用希腊字母λ表示，可以由自回归系数来求得。
对于AR(1)来说，它恰等于1阶自回归系数（φ）估计值，对于AR(2)来说，它是复数。
AR(2)模型的特征方程是：λ方 - φ1λ - φ2=0
代入φ1，φ2，可求解。
案例：
xt=x(t-1) - 0.5x(t-2) + εt
则φ1=1， φ2= - 0.5
则特征方程为：λ方 - λ + 0.5=0
解得：
λ1=（1+i )/2
λ2=（1- i )/2
再根据平稳条件：λ1绝对值小于1，λ2绝对值小于1，可以判断模型的平稳性。
本例中，λ1绝对值小于1，λ2绝对值小于1，AR模型平稳。
记住特征方程是关键：王燕，应用时间序列分析，第二版，P47