随机时间序列分析模型的识别与估计(ppt 71页)
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一、时间序列模型的基本概念及其适用性
二、随机时间序列模型的平稳性条件
三、随机时间序列模型的识别
四、随机时间序列模型的估计
五、随机时间序列模型的检验
随机时间序列分析模型的识别与估计内容提要:
经典回归模型的问题:
迄今为止,对一个时间序列Xt的变动进行解释或预测,是通过某个单方程回归模型或联立方程回归模型进行的,由于它们以因果关系为基础,且具有一定的模型结构,因此也常称为结构式模型(structural model)。
然而,如果Xt波动的主要原因可能是我们无法解释的因素,如气候、消费者偏好的变化等,则利用结构式模型来解释Xt的变动就比较困难或不可能,因为要取得相应的量化数据,并建立令人满意的回归模型是很困难的。
有时,即使能估计出一个较为满意的因果关系回归方程,但由于对某些解释变量未来值的预测本身就非常困难,甚至比预测被解释变量的未来值更困难,这时因果关系的回归模型及其预测技术就不适用了。
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