Catherine2018-12-09 15:56:29
Catherine题干中的模型有Rt-4这一项，但是后面的检验数据表示Rt和Rt-4不显著，那为什么不把Rt-4这一项去掉，而是说模型没有错误？
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Chris Lan2018-12-10 12:48:33
Chris Lan同学你好，
这里的t统计量都是小于正负1.96（5%显著性水平）的，因此都不在拒绝域内。如果H0被拒绝，则说明εt和εt-k两者的相关系数显著的不等于0，修正方法为，将xt-k这一项加入自回归模型，而这个模型中没有这种情况，因此就说明没有其它的滞后项要再加入模型了，因此模型是正确的
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可是AR(4)（也就是Rt-4）已经在模型里了啊...您说的这些我明白，但不是我的问题所在。我的问题是，模型中已经存在Rt-4这一项（作为滞后项？）；那么既然后面的统计量都不在拒绝域中，Rt-4为什么还在模型中？换句话说，如果Lag4这一项的检验导致原假设被拒绝，此时模型应该改成什么样？
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同学你好，
如果按你的说法，LAG4是被拒绝的，说明LAG4跟今天的我是有关系的，所以要把LAG4加入到模型中，用来解释今天的我。
关于AR模型的逻辑是LAG1 LAG2这样一项一项加出来的，只有在季节性的特征的数据时，才使用LAG1 LAG4这种方式。
这里面的逻辑，我跟你说一下，一般的模型是不跳LAG项的，必须是一项一项的加进来的。理论上都是先用AR(1)，做好了再看autocorrelation of residual表，如果有其它的LAG项可以拒绝，比如方LAG5拒绝，这时就把LAG2加入模型，而不是直接跳LAG5，把LAG2加进来再做autocorrelation of residual，如果再有LAG项可以拒绝，就把LAG3加进来，以此类推，直到没有LAG项可以被拒绝的时候。
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您说的这层意思貌似在视频里体现的不是很到位...我理解了一下 您的意思是在考虑季节特征的情况下 AR(1)模型本身就带LAG4这一项；那继续我刚才的假设 如果LAG4的检验被拒绝 需要加上LAG4这项 那么模型应该变成什么样？
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同学你好，
我这样说吧，如果现在模型是Yt=b0+b1xt-1+ε，如果这时候做autocorrelation 显示LAG4被拒绝，这时候应该把LAG2加回来，方程变为
Yt=b0+b1xt-1+b2xt-2+ε，然后再做autocorrelation，如果还有被拒绝的就把LAG3加回来，直到没有可以被拒绝的项，这样就说明方程是正确了的。换言之该放进来解释今天的我的变量都已经放进来了。
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明白了 谢谢您！
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