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28463 16
2012-03-16
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sim_arma y, ar(0.8) nobs(10000)

    arima y, ar(1)
    reg y L1.y

本来以为用arima和reg估计出来结果应该差不多,但是今天试了一下常数项明显不一样,y(-1)前面的系数倒是差不多。用E(y)=c0/1-c1算了一下应该是用reg的结果对。这是为什么?

另外,我很好奇的是,sim_arma不能设定white noise是不是正态分布,仅仅能设定方差,并且不能设定常数项的大小。不知道是不是有些内容 help sim_arma不包括,感觉不太可能

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sungmoo 查看完整内容

arima y, ar(1) predict ya g d=ya-b*y[_n-1] in 2/l /*b代表估计出的系数,不是变量*/ reg y L.y predict yp *可以看到除初始预测值外,ya与yp相差不大。而ya的初始预测值恰为arima估计出的截距,yp的初始预测值缺失。还可知d(应为一常值变量)与OLS估计出的截距也相差不大。
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2012-3-16 20:41:22
arima y, ar(1)
predict ya
g d=ya-b*y[_n-1] in 2/l        /*b代表估计出的系数,不是变量*/
reg y L.y
predict yp

*可以看到除初始预测值外,ya与yp相差不大。而ya的初始预测值恰为arima估计出的截距,yp的初始预测值缺失。还可知d(应为一常值变量)与OLS估计出的截距也相差不大。
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2012-3-16 20:56:21
因为二者所使用的估计方法是不一样的.
reg是用最小二乘法,残差的分布是正态分布,大数定理支持.
而arima中是使用QMLE,而时间序列则不一定.
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2012-3-16 21:24:09
caoqiang06 发表于 2012-3-16 20:56
因为二者所使用的估计方法是不一样的.
reg是用最小二乘法,残差的分布是正态分布,大数定理支持.
而arima中 ...
估计方法的不同,产生的差异应该不大,所以y(-1)前面的系数差不多,但是常数项根本不一样,不能用估计方法的不同来解释。您可以试试我列出来那三条语句。
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2012-3-16 21:26:39
caoqiang06 发表于 2012-3-16 20:56
因为二者所使用的估计方法是不一样的.
reg是用最小二乘法,残差的分布是正态分布,大数定理支持.
而arima中 ...
估计方法的不同,产生的差异应该不大,所以y(-1)前面的系数差不多,但是常数项根本不一样,不能用估计方法的不同来解释。您可以试试我列出来那三条语句。

我验证过用reg应该没有错,TSAY书上P50   也是这么估计的。我是担心是不是arima的命令我理解错了
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2012-3-16 21:42:40
你的命令没有错
计量不关注截距项的,何必在意截距呢
例外,tsay那本书是用R写的,第三版
我已经用stata验证过了
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