随机时间序列分析模型的识别与估计(ppt 71页)

随机时间序列分析模型的识别与估计目录：
一、时间序列模型的基本概念及其适用性
二、随机时间序列模型的平稳性条件
三、随机时间序列模型的识别
四、随机时间序列模型的估计
五、随机时间序列模型的检验

 

随机时间序列分析模型的识别与估计内容提要：
经典回归模型的问题：
迄今为止，对一个时间序列Xt的变动进行解释或预测，是通过某个单方程回归模型或联立方程回归模型进行的，由于它们以因果关系为基础，且具有一定的模型结构，因此也常称为结构式模型（structural model）。
然而，如果Xt波动的主要原因可能是我们无法解释的因素，如气候、消费者偏好的变化等，则利用结构式模型来解释Xt的变动就比较困难或不可能，因为要取得相应的量化数据，并建立令人满意的回归模型是很困难的。
有时，即使能估计出一个较为满意的因果关系回归方程，但由于对某些解释变量未来值的预测本身就非常困难，甚至比预测被解释变量的未来值更困难，这时因果关系的回归模型及其预测技术就不适用了。

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