小同學(xué)
2018-12-26 18:35To assess the relationship between oil prices and stock prices, Busse runs three regressions using the time series of each company's stock prices as the dependent variable and the time series of oil prices as the independent variable.題干中的模型是怎么建立的，自變量是油價(jià)，因變量是股價(jià)，這不是一元回歸模型而不是時(shí)間序列模型嗎？如果建立的是趨勢(shì)模型，那么自變量應(yīng)該是T啊。協(xié)整是AR模型時(shí)間序列存在單位根出現(xiàn)的情況，那么這就是AR模型，如果是AR模型存在serial correlation這個(gè)模型就不準(zhǔn)確，要加入lag項(xiàng)。我現(xiàn)在很混淆。 按照上面的思路，如果這是一個(gè)AR模型，那么存在單位根，但是存在協(xié)整可以使用模型，但是有序列自相關(guān)不是要加入lag項(xiàng)嗎，為什么還可以使用。
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1個(gè)回答
Chris Lan助教
2018-12-27 10:06
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同學(xué)你好，
AR模型是no autocorrelation，拒絕原假設(shè)就加入LAG項(xiàng)，但是這是建模之后的事。
這個(gè)CASE前一個(gè)題在討論兩組時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如何建模的問(wèn)題
要么兩組數(shù)據(jù)都沒(méi)有單位根，這樣就可以建模
要么兩組數(shù)據(jù)都有單位根，但是協(xié)整，也可以建模
這是兩組時(shí)間序列數(shù)據(jù)，油價(jià)和股價(jià)建出來(lái)的就是一元回歸，但是他們是兩組時(shí)間序列數(shù)據(jù)，因此要建模前要先搞明白他們是否能夠建模的問(wèn)題。他給公司1建的是趨勢(shì)模型，趨勢(shì)模型是以時(shí)間T為自變量的。
先確定能不能建模，之后再研究模型好壞
AR模型都是從AR(1)開始建模，之后檢測(cè)no autocorrelation，如果能夠拒絕原假設(shè)，就把LAG2加入模型，這樣依次加，直到?jīng)]有l(wèi)ag項(xiàng)能夠被拒絕，注意加入LAG項(xiàng)的時(shí)候，是LAG1 LAG2 LAG3這樣加的，不能跳項(xiàng)，比如說(shuō)現(xiàn)在是AR(2)模型，做no autocorrelation時(shí)是LAG6被拒絕，這時(shí)也是加入LAG3，不是直接加LAG6，注意不能跳項(xiàng)。除非有季節(jié)性特征的數(shù)據(jù)，這時(shí)是使用LAG1 LAG4建模。
最后一個(gè)題
他這里的意思是要研究運(yùn)輸公司股價(jià)和油價(jià)的關(guān)系，他做了三個(gè)回歸方程。他給了你三個(gè)公司的三種模型，他最后一題是讓你判斷公司3的模型用哪個(gè)比較好。
模型都是已經(jīng)建立好了的，在表格五里面了，他只是讓你選擇公司3哪個(gè)最合適。
因?yàn)楣?是序列相關(guān)數(shù)據(jù)，因此使用AR比用TREND模型好，所以A選項(xiàng)排除，其次他是指數(shù)形式的數(shù)據(jù)，所以取對(duì)數(shù)更好，沒(méi)有特別說(shuō)明的情況下，都是從AR（1）開始做，所以這題選C，就是這樣判斷出來(lái)的。
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