Essie2022-08-23 09:49:41

你好，这两个小题考察的都是数据的平稳性。
A：失业率的 AR(1) 模型 ΔUERt = -0.0405 - 0.4674ΔUERt-1 是根据五年数据开发的。和预测未来1个月的数据相比，使用 AR(1) 模型预测未来12 个月或更长时间的平民失业率变化会有什么缺点？
AR模型预测都是预测最近几期的数据更准确，预测未来更远期限的数据，准确率就会大大降低，因为未来是多变的，大多数时间序列模型都只能准确的预测短期。
B：为了估计预测方程，使用 30 年失业数据(而不是5年)的缺点是什么？
30年的数据时间周期太长了，随着时间的推移，市场结构，政权，经济都可以发生了变化，导致数据结构发生变化，因此数据可能不是协方差平稳的，那么就违反了AR模型的假设。通常我们需要确保在协方差平稳的情况，再去考虑使用较长的时间周期。