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廖廖酱 · 2021年06月10日

regression with more than one time series

老师你好,请问下多个时间序列和单个时间序列是怎么区分的?可以麻烦举下具体的例子吗?比如求2000-2010万科股价和大盘的关系回归关系,这个是多个时间序列还是单个时间序列??不太明白。

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星星_品职助教 · 2021年06月11日

同学你好,

“单个时间序列”学过两种模型:

①自变量直接为时间t。这个又分为linear trend和log linear

②AR模型。对于自己做回归(昨天的我可以解释今天的我)

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“多个时间序列”应用的是普通回归模型,即Y,X1,X2...都各自分别是时间序列数据。

例如Y是大盘历年的数据(时间序列数据1),X是万科历年的数据(时间序列数据2),由此做出回归模型Y=b0+b1X+ε,这就是“regression with more than one time series”

如果发现是把两个/多个时间序列数据拿出来做一元/多元回归,就需要考虑这几个时间序列数据之间是否协整(cointegrated)。

例如上例,大盘数据和万科数据必须满足协整的前提条件,这个回归才可以做。

星星_品职助教 · 2021年06月11日

@廖廖酱

“如果因变量y和自变量X都为时间序列的话,就是regression with more than one time series?”---当此时模型为一元/多元回归模型时可以这么理解。

AR模型也是因变量和自变量都是时间序列数据,只不过AR模型的因变量和自变量都是X自己(是时间上错开了一期)。

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这个问题很好理解,看模型去区分就可以了。“regression with more than one time series”一定是个普通回归模型,题干中会明确提示Y和X都是时间序列数据,或者要求分析是否有cointegration的问题。考点就是协整才能做回归,否则不行。

AR模型不会拿来要求分析是否协整的。


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