Catherine
2018-12-09 15:56題干中的模型有Rt-4這一項，但是后面的檢驗數(shù)據(jù)表示Rt和Rt-4不顯著，那為什么不把Rt-4這一項去掉，而是說模型沒有錯誤？
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1個回答
Chris Lan助教
2018-12-10 12:48
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同學你好，
這里的t統(tǒng)計量都是小于正負1.96（5%顯著性水平）的，因此都不在拒絕域內(nèi)。如果H0被拒絕，則說明εt和εt-k兩者的相關(guān)系數(shù)顯著的不等于0，修正方法為，將xt-k這一項加入自回歸模型，而這個模型中沒有這種情況，因此就說明沒有其它的滯后項要再加入模型了，因此模型是正確的
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追問
可是AR(4)（也就是Rt-4）已經(jīng)在模型里了啊...您說的這些我明白，但不是我的問題所在。我的問題是，模型中已經(jīng)存在Rt-4這一項（作為滯后項？）；那么既然后面的統(tǒng)計量都不在拒絕域中，Rt-4為什么還在模型中？換句話說，如果Lag4這一項的檢驗導致原假設被拒絕，此時模型應該改成什么樣？
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追答
同學你好，
如果按你的說法，LAG4是被拒絕的，說明LAG4跟今天的我是有關(guān)系的，所以要把LAG4加入到模型中，用來解釋今天的我。
關(guān)于AR模型的邏輯是LAG1 LAG2這樣一項一項加出來的，只有在季節(jié)性的特征的數(shù)據(jù)時，才使用LAG1 LAG4這種方式。
這里面的邏輯，我跟你說一下，一般的模型是不跳LAG項的，必須是一項一項的加進來的。理論上都是先用AR(1)，做好了再看autocorrelation of residual表，如果有其它的LAG項可以拒絕，比如方LAG5拒絕，這時就把LAG2加入模型，而不是直接跳LAG5，把LAG2加進來再做autocorrelation of residual，如果再有LAG項可以拒絕，就把LAG3加進來，以此類推，直到?jīng)]有LAG項可以被拒絕的時候。 -
追問
您說的這層意思貌似在視頻里體現(xiàn)的不是很到位...我理解了一下 您的意思是在考慮季節(jié)特征的情況下 AR(1)模型本身就帶LAG4這一項；那繼續(xù)我剛才的假設 如果LAG4的檢驗被拒絕 需要加上LAG4這項 那么模型應該變成什么樣？
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追答
同學你好，
我這樣說吧，如果現(xiàn)在模型是Yt=b0+b1xt-1+ε，如果這時候做autocorrelation 顯示LAG4被拒絕，這時候應該把LAG2加回來，方程變?yōu)?br/>Yt=b0+b1xt-1+b2xt-2+ε，然后再做autocorrelation，如果還有被拒絕的就把LAG3加回來，直到?jīng)]有可以被拒絕的項，這樣就說明方程是正確了的。換言之該放進來解釋今天的我的變量都已經(jīng)放進來了。 -
追問
明白了 謝謝您！
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