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2009-08-02
一般情况下,在用ARIMA做预测时,时间序列通过差分后,转化成平稳序列才能用ARMA模型建模。通过差分平稳、识别定阶、参数估计和残差检验等4个步骤。理论上要求最后拟合的残差序列是零均值白噪声,即满足:纯随机性和方差齐性(每个变量的方差都相等)。但是实际建模过程中,比如在金融时间序列中,最终的拟合残差不严格假设条件,即残差序列不满足方差齐性的条件(存在异方差),那就不是真正意义上的白噪声,这样理解对吗??
        如果不是真正意义上的白噪声的话,那ARIMA建模的理论基础不是不正确嘛。因为它的建模是建立在残差符合白噪声假设的基础之上的,那为什么还能使用呢?而且若定阶做得好的话,ARIMA的预测效果也还相当不错。感觉有些前后矛盾的味道,恳请解惑!!
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2009-8-2 10:25:17
金融数据不用ARIMA模型,这是原则问题,因为ARIMA是基于等方差,
金融数据是不等方差的,这方面一般用GARCH和其相关衍生模型,
SV模型等等.
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2009-8-2 10:25:56
ARIMA没有错,错的是你自己乱用
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2009-8-2 10:29:36
相关的结论可以找时间序列最经典的书看下,都有说明,不要乱用统计方法,不要以为软件给你做了就可以,
思想自己要明白哦
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2009-8-2 11:31:07
斑竹,我的意思是许多时间序列都存在异方差的情形,并不仅仅是金融序列存在异方差的情况,只是举个例子而已。呵呵。。。许多系列都用ARIMA建了模,预测效果也都可以。再说可以通过对数或者其它变换一定程度上消除异方差的影响,并不一定非用GARCH吧。我觉得这就是理论和实际的区别。有时候实际和理论不严格相符,是否也可以接受。这一点是否像“宽平稳和严平稳之间的差异一样”?请多指教
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2009-8-2 14:36:03
既然你这样说,我没有办法,你自己看着办。
但不敢苟同, 每个人都有自己处理数据的风格,我有我自己的风格,你有你的。
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