大家来讨论一下，处理后的数据该怎么建模

       其实这个问题以前真没仔细想过，最近在论坛看到有提问说当时间序列不平稳，差分之后平稳了，若要建立模型该用原始数据还是差分过的序列（诸如此类的还有取了对数的……）。当时我第一反应就是当然是处理后符合建模条件的啦……但的确处理后的序列具有建模依据但往往失去了解释意义。
       当然也有坛友说用原始数据，这样能解释。可是既然用了原始数据，那进行差分又有什么意义呢？反正不管几阶差分，最终都用原始数据的……
       我想来想去，最终还是偏向于用处理后的数据，只是建模之后怎么解释真的需要好好思考一下。不知道大家是怎么看待或者处理这个问题？

只要观点正确，偶尔修改处理一下数据是可以的，毕竟统计部门的数据也存在可靠性问题

王小鲁教授一改数据，天下都知道有个灰色收入了

greatlw 发表于 2014-8-26 11:09
只要观点正确，偶尔修改处理一下数据是可以的，毕竟统计部门的数据也存在可靠性问题

额~~~其实我说的处理是指线性变换之类的，不是认为的删除，添加这类的……

这是个难题，求大神分析，，，困扰中

比较赞成使用原始数据，反映真实水平

选择2222

为什么选用原数据？ 原数据不符合建模假设的话  ?

是用差分后的数据。因为好多模型的建立前提，比如ARMA，GARCH，等都是要求平稳序列。例如，ARMA，如果是非平稳数据，相关图怎么看呢？滞后阶数怎么选呢？根本就建立不了模型。所以肯定是差分后的数据。但是，如果多次差分，确实会降低数据的有效性。经济学方面的数据，一般是一次差分或者二次（一次居多），再多的话解释意义不强，建议重新选择数据。

leexue1991 发表于 2014-8-27 13:47
是用差分后的数据。因为好多模型的建立前提，比如ARMA，GARCH，等都是要求平稳序列。例如，ARMA，如果是非平 ...

恩恩，说的很对呢！我也这么觉得。