孫同學(xué)
2019-01-20 15:55老師您好！有點(diǎn)混淆了在多元線性回歸中講的序列自相關(guān)問(wèn)題和這里的時(shí)間序列問(wèn)題，前面我們認(rèn)為序列自相關(guān)不影響回歸模型的一致性、并且可以使用Hansen method修正，而在后面講到misspecification中又提到time-series是影響模型的一致性的，現(xiàn)在到AR這一章節(jié)針對(duì)time-series講解AR建模，我感覺(jué)其中很多地方是跟序列自相關(guān)是類似的，但又分不清楚這三個(gè)部分之間的內(nèi)在關(guān)系。AR建模是用在時(shí)間因素的序列自相關(guān)中（不影響一致性），還是屬于影響一致性的時(shí)間序列問(wèn)題？我有點(diǎn)混亂，不知道AR這部分在講什么？
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1個(gè)回答
Chris Lan助教
2019-01-21 11:50
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同學(xué)你好，
模型偏差，沒(méi)有說(shuō)影響一致性的說(shuō)法。模型偏差一共有如下的問(wèn)題
遺失了重要自變量
自變量需要變形/轉(zhuǎn)換
數(shù)據(jù)收集不正確
滯后的因變量被作用于具有序列自相關(guān)的自變量（自變量不是獨(dú)立于因變量的）
對(duì)過(guò)去進(jìn)行預(yù)測(cè)（forecasting the past/事后諸葛亮）
自變量數(shù)據(jù)本身有錯(cuò)誤
導(dǎo)致非穩(wěn)定性（nonstationarity）的其他時(shí)間序列錯(cuò)誤
所謂一致性，是指隨著樣本容量增大，系數(shù)估計(jì)的就越準(zhǔn)確。
AR模型是用過(guò)去的自己來(lái)解釋今天的自己，多元回歸是用不同的變量來(lái)解釋另一個(gè)變量，他們的原理完全不同。
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