存在条件异方差的时间序列

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收藏 2016-09-13

关于时间序列建模，请教大家一下问题：
1. 原序列差分以后用ADF检验显示平稳，但是相关图之后很多阶依然显示存在显著的自相关，这种情况是否正常呢？
2. 是不是时间序列建模，最终的目的是要使得残差序列平稳（不存在自相关）、不存在条件异方差、服从正态分布呢？
3. 对于时间序列数据，建立GARCH（1,7）模型之后，残差依然具有条件异方差、而且呈现显著的滞后很多阶的自相关，这种情况要怎么处理呢？
非常感谢！

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龙族D王小狼

2016-9-13 23:47:43

第一，没问题。第二，我们理论模型中假设的残差项，正态，无字相关无异方差。所以，只有当实证模型中的误差项，也是如此的时候，我们才不能否定所用的计量模型。不然的话，说明所选择的计量模型有问题。第三，你这个现象，有好几种可能性，最有可能的一种是，预期问题。我也不知道如何形容的准确。简单的说，人们对风险的预期，是主观的，是所有之前可观测风险的递减权重总和。叫做backward looking process吧？

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七月流水

2016-9-14 10:34:58

龙族D王小狼发表于 2016-9-13 23:47
第一，没问题。第二，我们理论模型中假设的残差项，正态，无字相关无异方差。所以，只有当实证模型中的误差 ...

谢谢回答！！
1. 请问第一个为什么没有问题呢？平稳的定义不是序列不存在自相关吗？
2. 我做出来的模型，残差的自相关系数都很小，但是滞后很多阶的自相关依然很显著，这种情况是不是应改考虑在模型中加入更多的滞后项呢？
3. Eviews中的AR项代表的是因变量滞后项呢还是误差项滞后项呢？Eviews中加了因变量滞后项、ar项之后还可以加ma项，请教。

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龙族D王小狼

2016-9-15 00:14:57

1。平稳是啥？简单来说就是AR（1）中，系数小于1 。例如0.5，一个数是前一期的50%，这能不字相关吗？好好看书。
2。模型的修改没有啥固定套路，并且计量有很多很多模型。你这个状况像是有其他变量影响，并且可能是内生变量。很复杂的问题。具体情况具体分析，所以，还是多看书。
3。AR， auto-regressive，是自己的滞后，我看的文章中，很少人对MA做分析。AR和MA是两个东西，分别取值多少理论上都可以。
建议你系统的看一看格林的时间序列分析。

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