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赵同学2022-07-03 16:08:57

R3 时间序列 原版书课后题 1. Q35 C是因为comp3 成指数级增长 对么?B 是不是AR2也不对,应该对应是AR1? 2. Q34 comp3 为什么不行?3. Q33 C如何看是否为同方差?B什么叫可预测?要看哪些条件?4. Q32 看不出来需要一阶差分,需加上滞后项,如何想啊?5. 一阶差分,是减去滞后项?DF检测是两遍同时减去Xt-1,是么?6. 如图一中红字,1) 一阶差分是AR(2),DF是AR(1)model么?2)图中左侧推导部分,一阶差分,减去滞后项过程中,不带系数么?7. 图二 最后倒数第二句话,用t检验这个检验公式是检验系数(t=b1-1/Sb1)对么?我写的这个公式,对吧?8. Q31 不是检验序列自相关,1)为什么看检验系数的t-s也可?2)这个检验系数t-s 是和残差项中给的关键值(1.98)比么?3)残差项序列自相关表,给了4项,那这四项只要有一个有自相关,整个model都有自相关,是么?9. Q29 如果A选项要去计算,怎么计算?C选项怎么判断?10. Q25 B选项计算怎么算?11. Q22 1) linear trend 和log-linear trend model 是不适用于有序列自相关的,对?2)检验序列自相关用DW?而AR model 用t检验?3)图三 上部“Model the natural log of the series using a linear trend”什么意思? 中间:均值和方差都随时间变化而变化,如何理解?可以说是随机游走么?还是说随时间变化,一会儿平稳,一会儿不平?下面:AR model 成线性么?

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Essie2022-07-04 21:23:15

你好,
1.Q35 是的,因为company3的股价呈指数趋势,所以是log模型。company 3还存在序列相关性,那就说明趋势模型不能用了,需要改成自回归模型,所以是AR1模型。题目中并没有涉及第二个滞后项的相关描述所以不是AR2。
2.Q34 本题考查协整。如果两个时间序列都不存在单位根,那么就可以进行回归分析。如果自变量或因变量是一个存在单位根,另一个不存在单位根那么就不能进行回归分析。如果自变量和因变量都存在单位根,那么当两者协整时可以进行回归分析,如果不存在协整就不能进行回归分析。以上是关于协整需要掌握的知识点,所以根据exhibit 5,company 3的股价不存在单位根,但油价存在单位根,因此不能进行回归分析。
3.Q33 通过exhibit 5可知company 1存在ARCH(1),即出现了异方差问题。不存在ARCH(1),代表是同方差。ARCH(1)是指当期误差的方差与上一期误差的方差存在相关性,意味着当期误差的方差可以预测下一期误差的方差,因此本题选B。
4 Q32 本题让我们根据exhibit 3和4中的数据来计算,所以不需要你自己看一阶差分和加上滞后项呀,exhibit 3给出了自变量是ln Salest−1 − ln Salest−2以及ln Salest−4 − ln Salest−5,它们的回归系数,exhibit 4中还给出了具体的销售值,带入计算即可。
5.是的。6.1)是的;2)不包含系数,减的是滞后项,和系数没有关系。7.是的,但是对g进行显著性检验的计算,不在考纲要求的范围内了。题目会直接告诉你DF检验是拒绝还是没拒绝原假设,你知道拒绝原假设代表没有单位根,会用结论就行了。

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8. Q31 1)时间序列模型中检验自相关问题,就是通过检验滞后项的自相关系数,做的是t检验。2)对的;3)是的。 9. Q29 A选项:exhibit 1中是一阶差分后的结果,方程截距和斜率的绝对值均小于1.98,说明b0=0,b1=0。如果原方程存在单位根,则一阶差分后的模型b0=0,b1=0,说明原方程存在单位根。C选项:已经进行一阶差分了,说明是AR模型使用的是时间序列数据,所以就不是简单的线性回归。 10. Q25 根据下图表格2,滞后1期的误差项以及滞后2期的误差项的t值都是大于临界值,因此AR(1)模型是存在序列自相关的,所以B说自相关系数都为0的说法是错误的,lag1和2都不为0。 11. Q22 1)是的,你说的这俩本质都是趋势模型,有序列自相关的都不能再用趋势模型了,需要用AR模型。 2)对的,多元回归中用DW检验,AR模型用t检验。 3)英文的意思是“使用线性趋势对自然对数序列建模”,即数据如果是对数形态的话,用log-linear trend model。 均值和方差可能随时间的变化而变化,就是说用来建模的数据可能是协方差不平稳的。 AR模型不是不是线性模型,不呈线性。

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