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本帖最后由 wanghaidong918 于
12:36 编辑
& & sim_arma y, ar(0.8) nobs(10000)
& & arima y, ar(1)
& & reg y L1.y
本来以为用arima和reg估计出来结果应该差不多，但是今天试了一下常数项明显不一样，y（－1）前面的系数倒是差不多。用E（y）=c0/1-c1算了一下应该是用reg的结果对。这是为什么？
另外，我很好奇的是，sim_arma不能设定white noise是不是正态分布，仅仅能设定方差，并且不能设定常数项的大小。不知道是不是有些内容 help sim_arma不包括，感觉不太可能
arima y, ar(1)
predict ya
g d=ya-b*y[_n-1] in 2/l
/*b代表估计出的系数，不是变量*/
predict yp
*可以看到除初始预测值外，ya与yp相差不大。而ya的初始预测值恰为arima估计出的截距，yp的初始预测值缺失。还可知d（应为一常值变量）与OLS估计出的截距也相差不大。
载入中......
本帖最后由 sungmoo 于
12:14 编辑
arima y, ar(1)
predict ya
g d=ya-b*y[_n-1] in 2/l& && &&&/*b代表估计出的系数，不是变量*/
predict yp
*可以看到除初始预测值外，ya与yp相差不大。而ya的初始预测值恰为arima估计出的截距，yp的初始预测值缺失。还可知d（应为一常值变量）与OLS估计出的截距也相差不大。
因为二者所使用的估计方法是不一样的.
reg是用最小二乘法,残差的分布是正态分布,大数定理支持.
而arima中是使用QMLE,而时间序列则不一定.
caoqiang06 发表于
因为二者所使用的估计方法是不一样的.
reg是用最小二乘法,残差的分布是正态分布,大数定理支持.
而arima中 ...估计方法的不同，产生的差异应该不大，所以y(-1)前面的系数差不多，但是常数项根本不一样，不能用估计方法的不同来解释。您可以试试我列出来那三条语句。
本帖最后由 econfj 于
21:29 编辑 caoqiang06 发表于
因为二者所使用的估计方法是不一样的.
reg是用最小二乘法,残差的分布是正态分布,大数定理支持.
而arima中 ...估计方法的不同，产生的差异应该不大，所以y(-1)前面的系数差不多，但是常数项根本不一样，不能用估计方法的不同来解释。您可以试试我列出来那三条语句。
我验证过用reg应该没有错，TSAY书上P50& &也是这么估计的。我是担心是不是arima的命令我理解错了
本帖最后由 caoqiang06 于
21:43 编辑
你的命令没有错
计量不关注截距项的,何必在意截距呢
例外,tsay那本书是用R写的,第三版
我已经用stata验证过了
另外，我很好奇的是，sim_arma不能设定white noise是不是正态分布，仅仅能设定方差，并且不能设定常数项的大小。不知道是不是有些内容 help sim_arma不包括，感觉不太可能
另外，我很好奇的是，sim_arma不能设定white noise是不是正态分布，仅仅能设定方差，并且不能设定常数项的大小。不知道是不是有些内容 help sim_arma不包括，感觉不太可能*可考虑如下（可设定正态扰动项的方差）：
set ob 10000
g y=uniform()
replace y=3+0.5*y[_n-1]+rnormal() in 2/l
本帖最后由 econfj 于
22:01 编辑 sungmoo 发表于
arima y, ar(1)
predict ya
g d=ya-b*y[_n-1] in 2/l& && &&&/*b代表估计出的系数，不是变量*/厉害，确实如此！！！
还有两点不明：
1)2/l&&中的 l 是什么？ 我知道这个地方代表10000,不过键盘上怎么打出来这个字符？
2)我觉得还是把滞后一项当成independent variable的方法对，因为根据书上的公司E（y）=c0/1-c1， 你觉得怎么样？
3)虽然我操作你的模拟，完全正确，但是您是怎么发现这个规律的，有那本书或者paper可以参考嘛？
学到很多东西，再加500币，非常感谢！
2/l&&中的 l 是什么？ 我知道这个地方代表10000,不过键盘上怎么打出来这个字符？l代表last，即最后一个观测值。就是字母l。
f代表first，即第一个观测值。f可换作数字1。
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论坛法律顾问：王进律师第五篇 一阶自回归模型AR(1)
&李英冰 &日1. 概况自回归处理的是自相关问题，针对的是用自身做回归变量的过程[1]，一阶自相关模型（简记为AR（1））建立在变量取值仅和前一期相关的基础上[2]。AR（1）数学模型为，2. AR（1）的自相关函数3. AR（1）示例& & & &图（2）左图是模拟的AR（1）过程的时间序列图。注意，时间序列图，注意，时间序列穿过理论均值零的频率非常之底。时间序列存在大量惯性（一起变化），在相当长的一段时间内曲线停留在均值的一边。图（2）右图是该序列的y(t)&和y(t-1)&散点图。&图（3）左图是模拟的AR（1）过程的时间序列图。注意，时间序列图，注意，时间序高频率列穿越均值。图（3）右图是该序列的和&散点图。&参考文献[1]R. H. Shumway &and D. S. Stoffer, Time Series Analysis and Its Applications With R Examples, Third ed.: Springer, 2011.[2]J. D. Cryer and K. S. Chan, Time Series Analysis with With Applications in R(Second Edition): Springer, 2008.
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开心签到天数: 1 天连续签到: 1 天[LV.1]初来乍到
做eviews操作的时候有个问题困扰我很长时间了，想请教各位大虾这是一个 ls gdp c export 模型，很简单，就是有自相关，所以我们通常在后面加AR（1）、AR（2）。。。直到消除自相关为止。这个题加个AR（1）就行了
但我不明白的是：输出结果
Estimation Equation:
=========================
GDP = C(1) + C(2)*EXPORT + [AR(1)=C(3)]
Substituted Coefficients:
=========================
GDP = 988 + 1.*EXPORT + [AR(1)=0.]
中的“+ [AR(1)=0.]”。你能把它的数学表达式告诉我么？
难道是：GDP = 988 + 1.*EXPORT+ 0.*GDP（-1）？
还有一个检验自相关的问题：对残差序列采用回归检验法验证自相关时，采用的ARMA建模方法，输出的
e=0.79e(-1)+[MA(1)=0.88]&&我不太懂它的数学含义，如果想把它也写成数学表达式是什么呀？
载入中......
发表于10楼
这是解决残差序列自相关的一种方法。不过还有其他较重要的问题，就是选择的出口和GDP为内生变量，估计时应考虑选择合适的外生变量进行估计。
仔细检查了一下，其实AR（1）在Eviews当中实际上是指，将原来包含自回归的 error term 保存下来之后，将 error term 的滞后一阶放入方程中回归。这个结果大致等于因变量 lag（1）的结果。
没人回答，是因为这个问题根本没有人去深究。AR（1）从字面上来理解，就是1阶的Autoregressive Model，就是加了一个被解释变量的1阶自回归进去
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怎么没有人能回答这个问题呀？
没人回答，是因为这个问题根本没有人去深究。AR（1）从字面上来理解，就是1阶的Autoregressive Model，就是加了一个被解释变量的1阶自回归进去
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I thought what I\'d do was, I pretend I was one of those deaf-mutes.
仔细检查了一下，其实AR（1）在Eviews当中实际上是指，将原来包含自回归的 error term 保存下来之后，将 error term 的滞后一阶放入方程中回归。这个结果大致等于因变量 lag（1）的结果。
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多谢大侠！！！哈哈！！
我也懊恼这。 向大侠学习了~
GDP = 988 + 1.*EXPORT + \mu
\mu = 0.*GDP_(-1) + \varepsilon
eviews为输出简单，把两个式子并在一个表达式里了。
GDP = 988 + 1.*EXPORT + [AR(1)=0.]
其实就是：
GDP = 988 + 1.*EXPORT + \mu& && && && & ①
\mu = 0.*GDP_(-1) + \varepsilon& && && && && && && && && &②
一般在检验序列相关时用到，添加AR(1)代表一阶序列相关。这种检验方法称为迭代法,柯克兰—奥克特法。如LS：y c x AR(1)(一阶自相关)
这是解决残差序列自相关的一种方法。不过还有其他较重要的问题，就是选择的出口和GDP为内生变量，估计时应考虑选择合适的外生变量进行估计。
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