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Shuangshuang · 2020年02月05日

问一道题:NO.PZ2020011101000010

问题如下:

In the covariance-stationary AR(2), Yt=0.3+1.4Yt10.6Yt2+ϵtY_t = 0.3 + 1.4Y_{t - 1} - 0.6Y_{t - 2} + \epsilon_t, where ϵtWN(0,σ2)\epsilon_t ∼ WN(0, \sigma^2), what is the long-run mean E[Yt]E[Y_t] and variance V[Yt]V[Y_t]?

选项:

解释:

Because this process is covariance-stationary

E[Yt]=μ=0.311.4(0.6)=1.5E[Y_t]=\mu=\frac{0.3}{1-1.4-(0.6)}=1.5

V[Yt]=γ0=0.3211.4(0.6)=0.45V[Y_t]=\gamma_0=\frac{0.3^2}{1-1.4-(0.6)}=0.45

方差的计算过程能写一下么?

3 个答案
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品职答疑小助手雍 · 2020年02月08日

同学你好,这题先不用管了,原版书课后的,出的太随意了,有一些很明显的错误和矛盾,分子在例题里没有直接带常数项,这里带了;分布的计算应该先算两个ρ。

如果分子带常数项的话就像下图

XP · 2020年05月04日

then那里,rou1和rou2的计算,没看懂,请问是哪个公式啊?

品职答疑小助手雍 · 2020年05月05日

rou用的是红框里的公式

临江仙 · 2020年02月20日

残差的方差怎么算出来的?求指导

品职答疑小助手雍 · 2020年02月20日

我上一个解释里已经说了啊,这题原版书写的不对,它直接把残差的方差按常数项带了。如果给了残差的标准差也等于0.3,才会有我写的这个步骤。

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NO.PZ2020011101000010 问题如下 In the covariance-stationary AR(2), Yt=0.3+1.4Yt−1−0.6Yt−2+ϵtY_t = 0.3 + 1.4Y_{t - 1} - 0.6Y_{t - 2} + \epsilon_tYt​=0.3+1.4Yt−1​−0.6Yt−2​+ϵt​, where ϵt∼WN(0,σ2)\epsilon_t ∼ WN(0, \sigma^2)ϵt​∼WN(0,σ2), whis the long-run meE[Yt]E[Y_t]E[Yt​] anvarianV[Yt]V[Y_t]V[Yt​]? Because this process is covariance-stationary E[Yt]=μ=0.31−1.4−(−0.6)=1.5E[Y_t]=\mu=\frac{0.3}{1-1.4-(-0.6)}=1.5E[Yt​]=μ=1−1.4−(−0.6)0.3​=1.5V[Yt]=γ0=0.321−1.4−(−0.6)=0.45V[Y_t]=\gamma_0=\frac{0.3^2}{1-1.4-(-0.6)}=0.45V[Yt​]=γ0​=1−1.4−(−0.6)0.32​=0.45 这里yt的系数 1,那么这个AR模型还是协方差平稳么?

2024-05-31 14:08 2 · 回答

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2024-05-07 17:13 1 · 回答

NO.PZ2020011101000010 分母是1-1.4和0.6的平方吗?

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NO.PZ2020011101000010请问rho怎么计算的,谢谢

2021-09-22 13:54 2 · 回答

重新编写此题吧

2020-03-01 12:57 1 · 回答