LIWEIWEI
2018-12-02 09:22請問AR model建模是為了捕捉所有residuals中有顯著相關(guān)關(guān)系的lags嗎？剔除trend，cycle，解決noise 之后就可以有較大可能性預(yù)測出第二天的價格？
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1個回答
Vincent助教
2018-12-03 15:03
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同學(xué)你好，金融數(shù)據(jù)，尤其是時間序列數(shù)據(jù)中普遍具有序列自相關(guān)的特征，對這類數(shù)據(jù)最好使用自回歸模型，這樣反而可以利用過去的殘差和現(xiàn)在的殘差有相關(guān)性這一點來預(yù)測未來。
但我不是去捕捉所有有顯著相關(guān)關(guān)系的lag, 這話不能這么說。應(yīng)該說我發(fā)現(xiàn)lag中有殘差項和現(xiàn)在的殘差項顯著相關(guān)后，就增加lag, 從AR(1)變成AR（2），再檢驗。最終我放在方程中的不是我在一次檢驗中發(fā)現(xiàn)顯著的lag, 而是只要有顯著的lag, 我就順次增加lag. 比如，檢驗中l(wèi)ag3 和lag5顯著，我不是把lag3,5放入方程，而是把lag2放入方程，使AR(1)變成AR（2）， 再檢驗。
你說的剔除trend,cycle其實就是保持時間序列的協(xié)方差平穩(wěn)，這是AR建模的先決要求，如果協(xié)方差不平穩(wěn)，無法建模。
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