杨同学2021-10-29 09:38:51
杨同学你好，老师，为何强化课中提到，如果发现时间序列数据DW测验无法拒绝残差项相关的情况，我们就用AR模型？这个是在一级中讲过吗？请解释理由，谢谢
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Essie2021-10-29 10:21:42
Essie你好，这个是我们二级中学过的新内容，可以这样理解：如果残差中出现明显的相关性问题，那我们就可以利用这个相关性进行建模，也就是利用AR模型，把这个相关性作为自变量放入回归方程中，这样残差之间就不再存在相关性了。
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你好，谢谢。还有一个小问题请教，你说的这个方法，把这个相关性作为自变量，做成AR模型，和发现unit root后做的first difference(一阶差分)的办法有什么不同，谢谢～
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你好，上面说的方法是AR模型的建立，建立AR模型时，数据需要满足的假设之一为协方差平稳。协方差平稳中又有一个要求：时间序列数据需要满足均值平稳。那么如果时间序列不满足均值平稳，也就是出现了单位根，此时我们就不能利用AR模型建模了，必须要先消除单位根。这里消除单位根的方法就是一阶差分，通过一阶差分解决掉单位根的问题后，使数据满足协方差平稳，那么就可以继续利用AR模型进行建模了。
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