arma模型的择优问题

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依据最小二乘，逐步剔除后，发现AR(2)、MA（2）、ARMA（1,1）均显著，那么依据AIC、SC准则，是选取值小的模型为最优模型吗？为什么我看了一些文章后，发现不是按这个原则来选出最优模型的呢？请指点，谢谢。

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关键词：arma模型 MA模型 ARMA ARM RMA 模型

依据AIC、SC准则，是选取值小的模型为最优模型

个人是这么觉得

胖胖小龟宝 发表于 2016-5-10 10:06
个人是这么觉得

能不能请你帮我确认一下，定阶是p=1,q=1？还是说初步选取p=1,7,q=1,5？我还有几个问题想请教：
（1）依据AIC、SC准则选取模型时，在EVIEWS的命令窗口中输入比如“ls x ar(7) ma(1)"与”ls x ar(1) ar(2) ar(3) ar(4) ar(5) ar(6) ar(7) ma(1)“，这两种形式哪个正确？还是说两个的意思不同，如何理解？（PS：这个问题是否能够解释我提的第三个问题？）

（2）在最小二乘估计出模型的参数后，是否要求所有回归系数的Prob值都小于0.05才算显著？还是说不用管prob值，只看inverted ma roots或者inverted ar roots是否通过检验？

（3）在最终的预测模型公式里面，我在一些论文中发现，φt,φt-1,...φt-p或者θt,θt-1,...θt-q并不是连续存在的，这是什么原因？预测模型公式中的时期t的误差值{εt}数据从何得来？


问题有点多，还请指导一下，谢谢！

taogs 发表于 2016-5-10 16:34
能不能请你帮我确认一下，定阶是p=1,q=1？还是说初步选取p=1,7,q=1,5？我还有几个问题想请教：
（1）依据 ...

这个图不好确定，因为ac和pc都是截尾，因此要试一下ar（1）或ma（1）或者arma（1，1），再通过AIC和SC越小越好的原则，和看加入自回归后残差是否都回归不显著，来确定哪一个更好。
（1）只输入ar（7）表示自回归中只有ut-7这个自变量。但是输入ar（1）~ar（7），表示自回归中有ut-1，ut-2，……，ut-7，一共有7项。ma同理；
（2）是要求p值都小于0.05，如果不小应该逐一去掉不显著的变量并回归直到所有变量都显著。再比较AIC和SC选择最优模型。
（3）因为作者去掉了不显著的变量吧。误差项是因变量减去模型右边所有部分的值。在自回归模型里，这个误差项特指自回归模型里的残差。做完回归后会，会自动填充在eviews里叫resid的序列。

游出防鲨网 发表于 2016-5-13 14:26
这个图不好确定，因为ac和pc都是截尾，因此要试一下ar（1）或ma（1）或者arma（1，1），再通过AIC和SC越小 ...

谢谢，解释很详细了。还有一个问题想问一下，我最后选出AR（1）最优，但是按公式在excel中做，感觉预测是一年接着一年预测的。我在EVIEWS中调整了预测样本区间，可为什么还是动态预测时只能预测出一年的？比如原来是37obs，调整为39obs，还是只能预测出38这一个数据，请问是什么原因？

taogs 发表于 2016-5-13 15:56
谢谢，解释很详细了。还有一个问题想问一下，我最后选出AR（1）最优，但是按公式在excel中做，感觉预测是 ...

不太清楚为何会这样。在eviews中预测直接在回归结果窗口点forecast，然后在forecast sample那一格中输入需要预测的时期，method选动态预测，其他默认就行了。至于excel的我不太了解。