公式里输入AR和y(-1)有什么区别？

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用时间序列数据拟合一阶自回归模型，在输入估计公式的时候输入y  c  ar（1）和y c  y（-1）出来的估计结果为什么不一样？这两个有什么区别？

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关键词：时间序列数据 自回归模型 一阶自回归 时间序列 序列数据 模型

前者为序列相关，后者为动态模型，如果这两个模型为真实模型，但都没加相应的一阶，那么前者是效率的损失，不影响一致性，后者没有一致性。

不懂，请教了

tlw1987 发表于 2013-8-24 13:12
前者为序列相关，后者为动态模型，如果这两个模型为真实模型，但都没加相应的一阶，那么前者是效率的损失， ...

不太明白啊，数据是我自己用一阶自回归模型生成的，然后再用两个公式分别估计，结果不一样。这两个模型有什么区别？

bertf 发表于 2013-8-25 13:07
不太明白啊，数据是我自己用一阶自回归模型生成的，然后再用两个公式分别估计，结果不一样。这两个模型有 ...

我觉得你该认真看计量书，前者描述的是误差存在自相关，后者则表示的是变量具有时间依赖性。看书吧

tlw1987 发表于 2013-8-25 13:50
我觉得你该认真看计量书，前者描述的是误差存在自相关，后者则表示的是变量具有时间依赖性。看书吧

应该看哪本书比较好呢，误差存在自相关不应该是ma吗？

bertf 发表于 2013-8-25 16:04
应该看哪本书比较好呢，误差存在自相关不应该是ma吗？

计量书都有这东西

AR(p)中仅有y(-p)作为自变量引入方程。其目的在于预测时间序列的未来趋势。而自相关中引入y(-1)的原因是在于修正，二者从木点上就已经有很大差异。
此外就是滞后阶的判断问题，这个问题导致了二者在估计中的一致性问题。

什么效率损失啊、动态模型啊、修正啊，都没有说到点子上
AR(-p)模型可以改写成包含滞后因变量的形式，不信你可以自己动手推导一下

两个设定形式之所以得到不同的估计结果，主要有以下几点原因

• 设定上的差别，只包含滞后因变量的设定形式为非限制模型，不信你可以对比两种情形下的对数似然值，y(-1)的似然值比较大
• 设定不同的话，估计时使用的默认初始值也不同
• EViews使用倒推算法(Backcast)，计算上的差异导致迭代次数不同，这个您也可以自己比较
  

以上的解释都来自于以下这本书：
陈灯塔《应用经济计量学---EViews高级讲义》
第241页

学习了，谢谢