不平稳的时间序列可以直接回归吗？

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楼主

zhuojinji 发表于 2010-9-4 21:17:21 |AI写论文

5论坛币

现在有 Y X1 X2
它们都是非平稳的，但都是一阶差分平稳的，且存在协整关系。
请问这样的三组数据可以直接进行OLS回归吗？
还是需要先差分，再回归？
回归目的是验证X1 X2对Y的影响，不过尚未进行granger检验

最佳答案

旗木卡卡西查看完整内容

我还是要问：你回归的目的是什么？如果单纯为了参数评估，只要是模型是正确的（所谓模型正确，指的是数据确实是按照这个模型DGP出来的），无论是否平稳都可以回归，如果是不平稳的，评估效果更好，因为那是super consistent! 这种简单的 Y等于X什么什么的非自回归模型，你可以放心大胆的使用T或者F测试，没事儿，问题不大，毕竟不是AR模型嘛…… 至于你说的，是为了检验X对Y的影响，我姑且理解为，你是指检验X的参数是否为零 ...

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关键词：时间序列 Granger Grange range Anger 时间序列

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旗木卡卡西发表于2楼查看完整内容

我还是要问：你回归的目的是什么？如果单纯为了参数评估，只要是模型是正确的（所谓模型正确，指的是数据确实是按照这个模型DGP出来的），无论是否平稳都可以回归，如果是不平稳的，评估效果更好，因为那是super consistent! 这种简单的 Y等于X什么什么的非自回归模型，你可以放心大胆的使用T或者F测试，没事儿，问题不大，毕竟不是AR模型嘛…… 至于你说的，是为了检验X对Y的影响，我姑且理解为，你是指检验X的参数是否为零 ...

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沙发

旗木卡卡西 发表于 2010-9-4 21:17:22

我还是要问：你回归的目的是什么？

如果单纯为了参数评估，只要是模型是正确的（所谓模型正确，指的是数据确实是按照这个模型DGP出来的），无论是否平稳都可以回归，如果是不平稳的，评估效果更好，因为那是super consistent! 这种简单的 Y等于X什么什么的非自回归模型，你可以放心大胆的使用T或者F测试，没事儿，问题不大，毕竟不是AR模型嘛……

至于你说的，是为了检验X对Y的影响，我姑且理解为，你是指检验X的参数是否为零，对么？假设你的目的是这个，我个人推荐：

你还是把Y和两个X做成一个vector，然后做VAR回归，由于你说他们是I(1)的，所以推荐做ECM。然后你就有很多东西可以做，比如协整测试，这是第一步，然后评估ECM模型，协整关系也出来了，ECM最大的好处就是所有的东西都是平稳的！但是现在变成研究增量的问题了，不过这个应该问题不大，都是可以解释的！比较重要的是最后的impulse response分析，这个就是指当X1或者X2的干扰项里，出现一个比较大的扰动，Y会怎么怎么样，这个是比较关键的，也是模型的最终需要！

Hope this can help!