圆同学2022-07-06 11:15:14
圆同学视频的第13到第14分钟，举例提到股票价格会惯性上涨，此时的残渣项怎么就相关了？？以 Y=B 0+B1 *T为例，今天股票涨了，明天还涨，明天涨的一部分已经在（t+1）×B1里的t+1体现了，残差项呈怎样的相关性呢，正相关还是负相关，怎么就相关了呢？？视频当中也不详细举例说明弄的一窍不通，跟听天书一样……因为所以，关系就扯上了，无比扯淡……希望举例说明，不然到处都是听天书，死活不懂说的是啥。
回答（1）
Essie2022-07-06 17:43:25
Essie你好，根据老师举的这个例子，yt是由t和et共同解释的，说明yt和t及et相关。yt-1是由t-1和et-1共同解释的，说明yt-1和t-1及et-1相关。既然股票的价格存在惯性，说明yt和yt-1相关，从而说明了et和et-1相关。实证研究发现，具有惯性的金融数据通常残差体现的都是正序列相关性。
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别扯那么多，就举个简单明了的一组数据与回归方程讲讲……不要扯大堆讲道理的文字，我一句都看不懂……
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今天股票涨了，明天接着涨，但是代入那个方程，比如今天是第10天，明天是第11天，多了1天，代入等式，y就增加了一点，这不正好对应嘛，这有残差项什么事儿呢？两个残差项之间怎么就有关系了呢？狗屁不通
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下图举例中就出现了残差存在序列相关的问题，通过该模型得到的预测值和Y真实值的残差均为负数。
像你说的今天第t天，股票上涨，明天继续上涨，带入t和t+1值进入方程中，预测的股价和真实的股价肯定会有差距，这个差距就体现在残差中。此时若回归出来的残差均是同方向的，即出现了残差的正相关。
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