求论文答疑，向量自回归的内容，比较着急

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  课程顾问-小管家 2023-04-25 12:14:58

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  单变量自回归

  风险值代表向量自回归。为了理解这意味着什么，让我们首先来看一个简单的单变量(即只有一个因变量或内生变量)自回归模型的形式yt=a一yt−一+etyt=a一yt−一+et。在这个模型中，变量的当前值yy取决于它自己的第一个滞后，在哪里a一a一表示其参数系数，下标表示其滞后。由于该模型只包含一个滞后值，该模型被称为一阶自回归，简称AR(1)，但您可以通过添加更多滞后来轻松地将阶增加到p，从而产生AR(p)。误差项etet假设正态分布，均值为零，方差为σ2σ2。

  

  平稳性

  在你估计这样一个模型之前，你应该经常检查你分析的时间序列是否是平稳的，也就是说，它们的均值和方差在一段时间内是恒定的，并且不显示任何趋势行为。这是一个非常重要的问题，每一本关于时间序列分析的好教材都非常——也许太——集中地讨论了这个问题。当你用非平稳数据估计模型时，一个核心问题是，你会得到不正确的测试统计，这可能会导致你选择错误的模型。

  有一系列的统计检验，如迪基-富勒检验、KPSS检验或菲利普斯-佩伦检验，来检验一个序列是否是平稳的。另一个非常常见的做法是绘制一个系列，并检查它是否围绕一个恒定的平均值移动，即一条水平线。如果是这样，很可能是静止的。统计测试和视觉测试都有它们的缺点，你应该总是小心那些方法，但是它们是每个时间序列分析的重要部分。此外，你可能想看看经济文献对特定时间序列的平稳性有什么看法，例如，国内生产总值、利率或通货膨胀。如果您想确定一个系列是否趋势或差异平稳必须区别对待。

  在这一点上，应该提到的是，即使两个时间序列不是平稳的，它们的特殊组合仍然可以是平稳的。这种现象叫做共整合(现象)所谓的误差校正模型可以用来分析它。例如，这种方法可以显著改善具有已知平衡关系的变量的分析结果。

  以上是向量自回的一些概念性的理解，如果同学是需要论文答疑以及更多更详细的内容辅导，是需要联系我们客服老师，安排专业老师进行授课辅导的。

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