Kevin2020-11-17 09:47:14

同学你好！

30：进行nonstationarity test，也就是进行DF检验。xt=b0+b1xt-1+ε，检验是两边减去xt-1，变成xt-xt-1=b0+（b1-1）xt-1+ε。令g=b1-1，xt-xt-1=b0+gxt-1+ε。原假设是g=0，备择假设是g<0;

31：DW值1.9677，介于du和2之间，没有序列相关；斜率t-Statistic为-3.0099，大于critical value，显著；Autocorrelations of the Residual，第四个大于critical value，拒绝原假设（不存在序列自相关），因此模型存在序列自相关问题。

32：Intercept是截距，ln Salest–1 – ln Salest–2是自变量，对应的coefficient –0.1279是ln Salest–1 – ln Salest–2前的系数；另一个自变量同理。因此得到方程：ln Salest – ln Salest–1 = b0 + b1(ln Salest–1 – ln Salest–2) + b2(ln Salest–4 – ln Salest–5).

33：ARCH(1)说明存在异方差问题。ARCH(1)是将两个残差的平方建模，因此可以用这期的残差平方预测未来的残差平方。

35：这里的一阶差分主要是去除趋势项。比如时间序列1,3,5,7 有向上的趋势，为了转化成协方差平稳的序列进行了一阶差分，得到新的时间序列：2,2,2。


致正在努力的你，望能解答你的疑惑~
如此次答疑能更好地帮助你理解该知识点，烦请【点赞】。你的反馈是我们进步的动力，祝你顺利通过考试~