Essie2021-10-18 12:04:41

你好，
1.是这样的，因为trend model本质是一个以时间作为自变量的一元线性回归，所以使用线性回归中检验序列自相关的DW检验，DW=2（1-r），其中的r是残差和残差之间的相关系数。具体的步骤见下面的附图讲义。
2.没有找的你说的t-s诶，sorry，能描述的更清晰一些吗？
3.对的呀，如果存在单位根，是随机游走，证明没有均值复归线，方差也不是有限的，所以违反了协方差平稳。
4.x(t-4)这一项就是seasonal lag。
5.举个例子，全校学生500人，我随机男生女生各抽了50人，一共100人，用身高来预测体重。被抽到的这100个我用来建模的人，就是样本内数据，这其中产生的误差叫做样本内预测误差。在模型建立好以后，我想测试一下模型的准确性，于是用剩下400人检验，这就是样本外数据，产生的误差叫做样本外预测误差。
6.指任意一个时间序列模型，如果存在单位根。
一元回归就是一个自变量去预测因变量；多元回归就是很多自变量去预测因变量；趋势线性模型可以看作是特殊的一元回归，它的自变量就是时间t；时间序列模型就是用过去的因变量作为自变量，对因变量进行预测（也就是拿昨天的我来解释今天的我）。
7.指的是如果x和y是两组时间序列数据，那么如果想继续用时间序列模型，我就需要证明x和y这两组数据都不存在单位根，或者x和y都存在单位根，只要他们之间的变化是协整的，就可以继续建模。
加油~