追问

那first-differenced是为什么呢？

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追问

35题似乎还有一点没懂，序列自相关为何就要用ARmodel？序列自相关的趋势模型可以用Hasen method纠正吧，也不必一定要变趋势线性模型为自回归模型

追答

同学你好， 一阶差分是为了避免存在随机游走的问题，因为这里是时间序列数据，所以想要建模，需要满足三个假设，其中有一个就是协方差要平稳。 如果是时间序列数据，优先用自回归模型，你可以当成结论来记，自回归是以前的自己解释今天的自己。趋势模型的自变量x是时间，是用时间来解释今天的自己，两者还是有明显的区别的。 汉森是多元回归修正序列自相关以及条件异方差的方法，这和自回归模型AR MODEL也是不同概念

追问

嗯，老师，我明白您的意思了。因为时间序列（二级中时间序列基本就是指AR），题目没说time series model有残差与应变量有关，所以从AR(1)开始即可，且题目说了有指数关系，那肯定要用log AR(1)，故公司3优于公司2，您已经讲的很透彻了。 但我还想最后问个问题： 比如我比较犟，就是要用trend model，题目就说trend model有序列自相关问题，那我用Hansen法修改序列自相关不也可以吗？就用log trend model？强行选公司1有何不可，是不是因为这里是一元trend model？无法使用Hansen method

追问

还有哦，这里公司3没有单位根的，不会随机游走，其实first-differenced不是必须的对吧。当然，这里做了first-differenced也不算错误。

追答

同学你好， 你可以这样理解，这样做就避免了随机游走。

追问

嗯，这题您已经讲的很透了，感谢 我明白您的意思了。因为时间序列（二级中时间序列基本就是指AR），题目没说time series model有残差与应变量有关，所以从AR(1)开始即可，且题目说了有指数关系，那肯定要用log AR(1)，故公司3优于公司2，您已经讲的很透彻了。 但我还想最后问个问题： 比如我比较犟，就是要用trend model，题目就说trend model有序列自相关问题，那我用Hansen法修改序列自相关不也可以吗？就用log trend model？强行选公司1有何不可，是不是因为这里是一元trend model？无法使用Hansen method

追问

嗯，这题有劳您了 我明白您的意思了。因为时间序列（二级中时间序列基本就是指AR），题目没说time series model有残差与应变量有关，所以从AR(1)开始即可，且题目说了有指数关系，那肯定要用log AR(1)，故公司3优于公司2，您已经讲的很透彻了。 但我还想最后问个问题： 比如我比较犟，就是要用trend model，题目就说trend model有序列自相关问题，那我用Hansen法修改序列自相关不也可以吗？就用log trend model？强行选公司1有何不可，是不是因为这里是一元trend model？无法使用Hansen method

追答

同学你好， 理论上也可以，但是明明有更好的选择，非要改进次优选择是不明智的。考试是做对题目为主。 比如说，从上海到北京，可以坐飞机，你也可以走着去，两种方法都能到，但你选哪个。