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2011-06-09
估计ARIMA的时间序列时,做least squares estimation时得到的结果是
dhp(序列名)   coef.
dhp                 
L1.                  0.1712
L2.                  0.3285
_cons             0.3456
这里的cons是回归方程里的常数项。
但是,做Maximum likelihood estimation时
得到的结果是
dhp               
        _cons          0.6341
ARMA
          ar
          L1.             0.9111
          ma
          L2.             -0.7645
这里的cons又不是回归方程的常数项了,而是mean
这是怎么回事呢, 如果做回归的话,不应该是constant的coefficient就是回归方程里的常数项吗

非常感谢!
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2011-6-10 02:42:51
这个问题,主要是软体在分析ARMA时,模型设定的问题。
一般来说,无论是EViews或Stata在分析ARMA时,用的模型设定是一样的。

建议您仔细看stata手册 [XT] Time Series
里的54页的ARMA(1,1)模型  【建议您把Xbeta看作是beta0】
接着看54页的(1a)方程与55页的(1b)方程。

54页的模型【上面】就是您所谓的 做Maximum likelihood estimation时得到的结果
从这里当Xbeta看作是beta0,您应当有体会为什么叫做mean
【而软件一般在计算arma通常采用这样的模型估计。

54页的(1b)方程是常见的自回归方程,这也就是一般的回归方程里的常数项。

最后,其实1b与54页的模型【上面】是等价的。您可以自己推导看看。当然,手册已经导给您看。
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2011-6-10 23:07:55
2# h3327156
太感谢您了,我按着您的意思看看
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