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丁洁Amy · 2021年04月30日

探讨若选项中有“一阶差分AR(1)”是否也正确

NO.PZ2018101001000067

问题如下:

If the income of Paul’s company shows nonstationary and also has a serial correlation, which of the following models could be used to predict the income of his company?

选项:

A.

Linear trend model.

B.

AR(1) model.

C.

First-differenced AR(2) model.

解释:

C is correct.

考点: AR模型假设及修正

解析:当我们发现一个时间序列呈现序列相关时,我们要用AR(2)模型进行修正,若这个序列不是协方差平稳的,我们需要对其进行一阶差分来修正这个模型。所以在以上三个选项中,C选项First-differenced AR(2) model是我们最有可能用到的模型。

老师好,我刚刚翻了下关于这道题之前的问题和回答,有老师说AR(1)和AR(2)没有太大的区别。因为题目说non-stationary,所以选一阶差分,所以就选了C。


但是不是如果选项中有“一阶差分AR(1)”、“一阶差分AR(3)”..也正确呢?谢谢

1 个答案
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星星_品职助教 · 2021年04月30日

同学你好,

从原理角度出发,“一阶差分AR(1)”,“一阶差分AR(2)”,“一阶差分AR(3)”,都是可以正确的。

一阶差分修正的是non-stationary,这个没有异议。关键是题干中的“.....also has a serial correlation” 如何处理。

①AR(1)模型本身的形式就是“昨天的我解释今天的我”,所以把一个不合适的模型(例如一元回归)更新为AR(1)模型本身就有可能直接解决原模型中的serial correlation问题。从这个角度出发,理论上可以选择“一阶差分AR(1)”

②但在大多数情况下,仅把模型转化成AR(1)是不足以解决serial correlation问题的,所以对于AR(1)模型还需要再通过t检验来检测是否存在serial correlation。如果还存在,这个时候的解决方案是把AR(1)升级为AR(2)模型。从这个角度出发可以选择“一阶差分AR(2)”

③升级为AR(2)后,也不能保证serial correlation问题就一定解决了,此时还需要再做t检验,如果还存在serial correlation的问题,就需要再添加一项达到AR(3)。以此类推,再做检验,不行就变成AR(4)....直至解决了serial correlation的问题。从这个角度出发,“一阶差分AR(3)”乃至AR(4)等都是可以选择的。

但正常考试中,不会出现上述①,③两种情况,②是最常见的解决serial correlation的方案。

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NO.PZ2018101001000067 问题如下 If the income of Paul’s company shows nonstationary analso ha sericorrelation, whiof the following mols couluseto prethe income of his company? A.Linetrenmol. B.AR(1) mol. C.First-fferenceAR(2) mol. C is correct.考点: AR模型假设及修正解析当我们发现一个时间序列呈现序列相关时,我们要用AR(2)模型进行修正,若这个序列不是协方差平稳的,我们需要对其进行一阶差分来修正这个模型。所以在以上三个中,CFirst-fferenceAR(2) mol是我们最有可能用到的模型。 当我们发现一个时间序列呈现序列相关时,我们要用AR(2)模型进行修正,若这个序列不是协方差平稳的,我们需要对其进行一阶差分来修正这个模型。

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NO.PZ2018101001000067问题如下If the income of Paul’s company shows nonstationary analso ha sericorrelation, whiof the following mols couluseto prethe income of his company?A.Linetrenmol.B.AR(1) mol.C.First-fferenceAR(2) mol.C is correct.考点: AR模型假设及修正解析当我们发现一个时间序列呈现序列相关时,我们要用AR(2)模型进行修正,若这个序列不是协方差平稳的,我们需要对其进行一阶差分来修正这个模型。所以在以上三个中,CFirst-fferenceAR(2) mol是我们最有可能用到的模型。为什么有sericorrelation,就不能用AR1

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