Chris Lan2019-04-28 09:33:21

祁同学你好，
他的原模型是Regression 1: xt = b0 + b1xt–1 + εt, 
然后他有这样几个结论
Conclusion 2 The mean-reverting level is undefined
均值复归线是没有的，说明b1=1
Conclusion 3 b0 does not appear to be significantly different from 0. 
说明b0=0
然后他又做了一个一阶差分
xt-xt-1=b0+b1(xt-1)-xt-1+ε  由于b0=0 b1=1，化简得到
xt-xt-1=ε 因此第二个回归方程 yt=ε
这个方程中b0=0 b1=0
所以他的mean-reverting level=b0/(1-b1)=0
因此他是有均值回归线的

另外AR模型显著，就意味着是用昨天的我能解释今天的我，而不是残差在解释今天的我，因此这种情况下残差就是随机数了，所以随机数之间是没有自相关的。