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honghong · 2019年05月22日

AR三大违反假设的情形

这三个情景的假设,因为讲义上没有都明确写出来 这是我总结的 还望您看下是否正确

1. covariance-nonstationary: H0: g=0 H1: g<0

2.serial correlation: H0: e(t)和e(t-k)的相关性=0  H1: e(t)和e(t-k)的相关性≠0  

3.conditional hetero~: H0: a1=0 H1: a1≠0

如果这三个都对的话,那我有点疑问: 1. 我们希望g≠0,所以希望拒绝原假设  2. 我们希望 e(t)和e(t-k)的相关性=0,所以希望接受原假设 3.我们希望a1=0,所以也是希望接受原假设

那这样的话,2&3就违反了"希望拒绝的作为原假设"这个原则了吗?

谢谢!

2 个答案
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源_品职助教 · 2019年05月22日

你的理解是对的

其实把希望的条件放在备择假设上的这个观点,在二级已经不强调了。

2和3的备择假设之所以违反常理设定其实是因为大部分的时间序列数据都有自相关性和条件异方差。

所以检验的目的就是确认一下,然后实务中用一阶差分甚至二阶三阶差分处理时间序列数据的案例非常普遍。

所以2和3其实就是采用了少数服从多数原则,既然大部分有问题,那我就看下我这个模型确实有了问题,我就老老实实处理去了。

不客气

源_品职助教 · 2019年05月22日

不客气啊,继续加油, muzimu

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