考同學(xué)
2019-04-29 23:34【二刷敲定】 原版書-數(shù)量-R7-第12題 時間序列數(shù)據(jù)，殘差的期望等于0？ 那不是趨勢模型的假設(shè)嗎？
所屬：CFA Level II > Quantitative Methods 視頻位置 相關(guān)試題
來源： 視頻位置 相關(guān)試題
1個回答
Chris Lan助教
2019-04-30 09:18
該回答已被題主采納
同學(xué)你好，
同學(xué)你好，12題，問你選擇的數(shù)據(jù)是什么類型，以及殘差的期望是多少。他給的數(shù)據(jù)是從1980年開始，每個月的數(shù)據(jù)，因此是同一公司，不同時間的數(shù)據(jù)，所以就是時間序列數(shù)據(jù)，X是一組數(shù)據(jù)，Y是一組數(shù)據(jù)，不是X和Y加起來算一組數(shù)據(jù)，另外殘差的期望值為0，這個是符合回歸假設(shè)的。
The assumptions of the linear regression（線性回歸的假設(shè)）：
X和Y是有線性關(guān)系存在的
X不是隨機數(shù)（random），且X與殘差是不相關(guān)的（即X與殘差的相關(guān)系數(shù)為0，殘差項是隨機的）
所有殘差項的均值（期望值）等于0
殘差的方差是一個常數(shù)，即殘差的方差是穩(wěn)定的（波動幅度穩(wěn)定），即殘差為同方差
殘差項之間是沒有相關(guān)性的，即昨天的殘差不能解釋今天的殘差；如果殘差與自己有相關(guān)性，稱為自相關(guān)（autocorrelation）
殘差服從正態(tài)分布，εi~（0，σ^2），其中σ^2是一個常數(shù)，即方差穩(wěn)定
-
追問
所以即便他用了時間序列數(shù)據(jù)，但依然是多元線性回歸模型是吧。不是AR model是吧
-
追答
這個是用一個變量解釋另一個變量，所以他是一元回歸。
-
追問
明白
0
0
0
0
