模拟生成数据: y=5+0.5*y(-1)+e+0.3*e(-1)
回归模型 ls y c ar(1) ma(1)
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/28/16 Time: 11:11
Sample: 3 100
Included observations: 98
Convergence achieved after 5 iterations
MA Backcast: 2
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 10.08595 0.345488 29.19336 0.0000
AR(1) 0.510466 0.092806 5.500363 0.0000
MA(1) 0.257909 0.126734 2.035052 0.0446
---------------------------
由于ls y c ar(1) ma(1)
在Eviews中表示成两部分:
y= c + u(t)
a(L) u(t)= b(L) e(t) -----没有季节成分时的形式
本例子中 y(t) =10.08595 + u(t)
(1- 0.510466*L)* u(t)= ( 1+ 0.257909*L)* e(t)
即
( 1- 0.510466*L)* (Y(t) -10.08595)= ( 1+ 0.257909*L)* e(t)
y(t) - 0.510466 Y(t-1)- 4.9374154473= e(t)+0.257909e(t-1)
y(t) =4.9374154473+0.510466 Y(t-1) + e(t)+0.257909e(t-1)
总之:带ar或者ma回归得到的那个C实际是系列y的均值(比如:ls y c ar(1)),而不是模型中的截距C,得按Eviews中把回归方程设置为两部分的形式展开得到那个截距;而ls y c y(-1)普通回归得到的那个C就是模型中的截距C。