求助：OLS、B-var、误差修正、广义自回归条件异方差哪个更适合？

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       我想要通过数据分析，得出不同期货品种间的长期的价格比率关系，看到一篇论文里总结了四种模型：OLS、B-var、误差修正、广义自回归条件异方差，当然都是递进关系，认为后一个总是改进了前一个的某些缺点，但是好像还是很多人在拿误差修正建模型分析。我看介绍协整检验的功能是确定非平稳经济变量间存在的长期稳定关系，那是不是这个误差修正就可以解决我的问题了？在网上又找到一些关于金融时间序列的资料，现在不知道应该参考哪个了。。。希望大家给把把关，不然从方法搞错了，后面的东东就费了。。。
    另外还看到一个R/S分析法，貌似可以得到一个循环的非周期长度，我想用两个品种的时序数据先做这块分析，然后找找异同的周期阶段，这个方法有问题么？？
    不是学统计专业的人还必须建模，真心伤不起啊。。。

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关键词：条件异方差 误差修正 自回归 VaR OLS 分析法 论文 模型 品种 网上

方法的选择取决于你的目的和你的数据特征，每一个模型都不是完美的，总会存在各种情况

这个取决于你做数据的性质和目的，根据实际情况做出选择