滚动回归：是不是漏掉了模型检验？？？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我看了很多文章，在做预测的时候更加看重样本外预测。通常会用一个较大的样本，拆成IN SAMPLE和OUT OF SAMPLE，先用IN SAMPLE估计模型，然后进行预测。预测的方法通常是向前一步预测，也有两种计算方法，一种是向前一步滚动算法，另外一种是递归算法。

看似都很容易理解，但在操作过程中我一种有一个疑惑，在”模型估计——向前一步测——调整样本——模型估计——向前一步预测……“过程中我们是不是漏掉了模型的检验这一步呢？

通常在对最初的样本进行模型估计的时候，都会有大量的检验以保证该模型可以用来预测，随着样本的调整，模型估计可能也十分类似，只是系数估计稍微有一点变化而已，不检验可能关系不大，但是如果样本时间跨度很大，后来的样本与最初的样本可能有很大差别，再用同一个模型进行估计并不做检验是不是有问题？

请高人指点！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享1 收藏0 回帖

关键词：滚动回归 模型检验 Sample 请高人指点 模型估计 计算方法 文章 模型 样本

问题问的很好
但是程序计算的时候可能忽略了检验这个问题
我认为每次向前移动一期的话
整体上不会发生太大的变化
所以不用检验

学习