楼主: cainiao0987
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[问答] 大虾们帮帮忙,AR(p),MA(p)消除自相关后,模型应该是什么样的? [推广有奖]

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cainiao0987 发表于 2010-10-4 13:58:40 |AI写论文

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帮忙看一下吧,,,很简单的问题的 [em04] ,小女子这里多谢了

输入命令: ls nct c nst  ,得到一个模型NCT=97.0055+0.7093*NST,发现DW值未通过检验,模型存在自相关。

(1)引入MA(1),输入命令: ls nct c nst MA(1)

得到的DW值这次通过了检验。  比如这次得到C的值是95,663,NST前的系数是0.7111,MA(1)的coefficient值是0.7345。

那我现在得到的模型是什么样的?是NCT=95,663+0.7111NST么?...


(2)如果我引入的是AR(1),也通过了DW检验,那么的到的模型是什么样的?AR(1)的coefficient值是0.6847。


  模型的形式是: NCT=118.1607+0.7037*NST+0.6847AR(1)的,还是NCT=118.1607+0.7037*NST?

如果AR(1)未通过检验,那么我继续引入AR(2),得到的模型又是什么形式呢?






其实归根结底 因为我不明白那个AR(P),MA(P)是啥东东,只知道引入之后可以消除自相关.....










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关键词:消除自相关 自相关 coefficient EFFICIENT DW检验 模型 什么样 大虾 自相关 消除

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gssdzc 发表于2楼  查看完整内容

你建立的实际上就是一个ols和arima,即传统回归和时间序列模型相互结合的混合模型,是由于原来你的模型回效果不太好,dw值偏低,无非是添加一个ar项或ma项来消除dw值偏小或偏大的问题,ar是自回归,ma是移动回归,一个看自相关系数,一个看偏相关系数。选择到多少合适,主要看其概率是否显著,以及显著的程度大小,同时更为重要的是,要看是否可以让dw值最理想化,即从两边最接近于2.当然是在小样本下的一个经验数值。 供参考

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沙发
gssdzc 在职认证  发表于 2010-10-4 18:44:00
你建立的实际上就是一个ols和arima,即传统回归和时间序列模型相互结合的混合模型,是由于原来你的模型回效果不太好,dw值偏低,无非是添加一个ar项或ma项来消除dw值偏小或偏大的问题,ar是自回归,ma是移动回归,一个看自相关系数,一个看偏相关系数。选择到多少合适,主要看其概率是否显著,以及显著的程度大小,同时更为重要的是,要看是否可以让dw值最理想化,即从两边最接近于2.当然是在小样本下的一个经验数值。
供参考
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藤椅
cainiao0987 发表于 2010-10-4 19:45:48
额,那我填了AR或者MA项后,如果DW值比较理想了,那么模型变成NCT=118.1607+0.7037*NST+0.6847AR(1)或者NCT=95,663+0.7111NST+0.7345MA(1)这种形式么?  就是改善后,MA,AR是否应该出现在我的模型里?

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