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2014-06-09

arma(p,q)模型:u(t)=c+a(1)u(t-1)+a(2)u(t-2)+...+a(p)u(t-p)+e(t)+b(1)e(t-1)+b(2)e(t-2)+...+b(q)e(t-q)

高铁梅《计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例(第二版)》p185参数估计时输入u c ar(1) ar(2)...ar(p) ma(1) ma(2)...ma(q),为什么不是输入 u cu(-1) u(-2)...u(-p) ma(1) ma(2)...ma(q)

因为ar(i)是误差项的自回归,u(-i)才是对序列本身的自回归,高老师书上的做法是否与arma(p,q)的定义不一致?


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2014-6-9 20:16:15
AR是自身的滞后项,MA才是误差项的滞后项。所以ar就是u。只是变量的名称不一样而已。
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2014-6-9 20:20:29
你比较下估计结果上面的说明,我记得估计采用的方法不一样。
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2014-6-9 20:44:40
crystal8832 发表于 2014-6-9 20:20
你比较下估计结果上面的说明,我记得估计采用的方法不一样。
估计结果是不一样的,主要的区别是截距项。我自己在excel里面生成的一个u(t)=2+0.5u(t-1)+e(t)+0.3e(t-1)这样一个序列,在估计时用u(-1)这样的形式估计出来的结果和我最初的数据生成模型是吻合的,但是用书上说的ar(1)来估计就不对了,因为用ar(1)来估计相当于 u(t)=c+w(t),其中w(t)=0.5u(t-1)+e(t)+0.3e(t-1)。
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2014-6-9 20:47:02
soar1120 发表于 2014-6-9 20:16
AR是自身的滞后项,MA才是误差项的滞后项。所以ar就是u。只是变量的名称不一样而已。
我自己在excel里面生成的一个u(t)=2+0.5u(t-1)+e(t)+0.3e(t-1)这样一个序列,在估计时用u(-1)这样的形式估计出来的结果和我最初的数据生成模型是吻合的,但是用书上说的ar(1)来估计就不对了,因为用ar(1)来估计相当于 u(t)=c+w(t),其中w(t)=0.5u(t-1)+e(t)+0.3e(t-1)。
我之前也是你说的这样理解的,但是我自己做了一遍之后发现又不是这样。
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2014-6-10 13:15:51
o.o 我记得我之前用两个写法,得到的答案是一样的,唔,u是变量的名字吧
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