请教用AR(1)处理自相关怎么反而D－W值更加恶化了呢？

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关键词：自相关 自相关

如果实际形式不是AR（1）就有可能恶化了。

AR(1)以后要是效果好怎么办啊

[此贴子已经被作者于2007-5-12 11:15:05编辑过]

至于为什么内容是乱码？我不知道！但只要点击帖后的运行代码就行！

首先明确：（1）AR是什么？加入方程为了做什么？（2）DW如何计算？为什么能表征序列相关或自相关？

回答：（1）AR(n)是因变量的滞后n期项，加入方程是为了消除自相关并获得平稳残差。

（2）D-W检验残差的序列相关，dw=(e-e(-1))'*(e-e(-1))/e'e。可见其反映的残差（实质上体现因变量）的相关性。

（3）时间序列自相关始终存在，并非非得消除不可，要看自相关的严重程度：是否造成标准误过大，以及t和F值过小，以至于估计参数不显著。

（4）dw有局限，一般估计方程中带有自回归项这个检验会失效，问其原因？看看DW的定义就知道了。

[此贴子已经被作者于2007-5-12 14:32:34编辑过]

d-w 检验不适合用在AR(p)中

这种说法或许简单了，最好将模型发上来，大家一起讨论

的确是,含有滞后期的,不适合D.W.检验

我认为是这样的，当你做一介差分后，因为数据量减少，可能是导致出现、那样结果的一个原因．

画图看二变量的走势，如果反向变化明显，一个变量不经处理无法模拟另一个！

就如两个口味不同的人组成一个家庭肯定很别扭!

建议使用Q统计量和L-M统计量。D-W 检验只适合用于AR(1).