大虾们帮帮忙，AR(p),MA(p)消除自相关后，模型应该是什么样的？

cainiao0987

4495

收藏 2010-10-04

帮忙看一下吧，，，很简单的问题的

[em04] ，小女子这里多谢了

输入命令： ls nct c nst  ，得到一个模型NCT=97.0055+0.7093*NST，发现DW值未通过检验，模型存在自相关。

（1）引入MA(1)，输入命令： ls nct c nst MA(1)

得到的DW值这次通过了检验。  比如这次得到C的值是95,663，NST前的系数是0.7111，MA(1)的coefficient值是0.7345。

那我现在得到的模型是什么样的？是NCT=95,663+0.7111NST么？...

（2）如果我引入的是AR(1)，也通过了DW检验，那么的到的模型是什么样的？AR(1)的coefficient值是0.6847。

  模型的形式是： NCT=118.1607+0.7037*NST+0.6847AR(1)的，还是NCT=118.1607+0.7037*NST？

如果AR(1)未通过检验，那么我继续引入AR(2)，得到的模型又是什么形式呢？

其实归根结底因为我不明白那个AR(P)，MA(P)是啥东东，只知道引入之后可以消除自相关.....

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gssdzc

2010-10-4 18:44:00

你建立的实际上就是一个ols和arima，即传统回归和时间序列模型相互结合的混合模型，是由于原来你的模型回效果不太好，dw值偏低，无非是添加一个ar项或ma项来消除dw值偏小或偏大的问题，ar是自回归，ma是移动回归，一个看自相关系数，一个看偏相关系数。选择到多少合适，主要看其概率是否显著，以及显著的程度大小，同时更为重要的是，要看是否可以让dw值最理想化，即从两边最接近于2.当然是在小样本下的一个经验数值。
供参考

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cainiao0987

2010-10-4 19:45:48

额，那我填了AR或者MA项后，如果DW值比较理想了，那么模型变成NCT=118.1607+0.7037*NST+0.6847AR(1）或者NCT=95,663+0.7111NST+0.7345MA(1)这种形式么？就是改善后，MA,AR是否应该出现在我的模型里？

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