Ozr
2024-05-09 00:47為什么AR和線性回歸的Conditional Hetero…和Serial/Auto corr的定義和檢驗都差這么多呢？
我感覺我只能干背誦，但是不知道為什么，比如1）線性回歸的條件異方差是error和independent variable有線性關(guān)系，用卡方分布；但是時間序列就是error和error之間的方差有線性關(guān)系，用F檢驗 2） Serial corr是error和independent variable有關(guān)系，但是BG方法又檢驗的是error和error之間的線性關(guān)系是否顯著？？？？；3）Autocorr是error和error間有關(guān)系，為什么不用BG方法，要另外用t檢驗？？ 為啥線性和時間序列差這么多
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1個回答
愛吃草莓的葡萄助教
2024-05-10 10:56
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同學(xué)你好。同學(xué)的理解沒有一個是對的。
1）因為這兩者模型、回歸原理等等都不一樣，因此檢驗與定義不一樣。
2）條件異方差講的是殘差的平方與自變量之間存在關(guān)系，而卡方就是平方和，因此可以使用卡方來檢驗；在時間序列中，殘差下面有角標(biāo)呀，雖然不是自變量，但是類似普通線性回歸中自變量的作用呀，是可以解釋條件異方差的，所以在時間序列中有ARCH(自回歸條件異方差)。
3）序列相關(guān)性，講的是殘差與殘差之間存在關(guān)系。
4）自相關(guān)與序列相關(guān)性是一回事，之所以在時間序列中不用BG方法，是因為AR模型中沒有自變量，而BG檢驗中需要有自變量。
5）如果實在理解不了，那就將講義中講過的內(nèi)容背住。
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追問
謝謝您的回答，請問AR模型沒有自變量，那Xt-1我們是叫啥呢
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追答
同學(xué)你好。我們叫做滯后變量。
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