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PhZzz · 2024年04月30日

不论是AR, MA, ARMA都假设et要符合白噪要求~WN(0, var),为什么只有MA有这个缺点?其他两个模型也有et项呀

NO.PZ2019040801000057

问题如下:

There is a problem with the first-order moving average [MA(1)] process.  Which of the following statements represents the problem and how to resolve it? The problem is the moving average representation of the MA(1) process:

选项:

A.

incorporate only observable shocks, so the solution is to use a moving average representation.

B.

incorporate unobservable shocks, so the solution is to use a moving average representation.

C.

incorporate unobservable shocks, so the solution is to use an autoregressive representation.

D.

incorporate only observable shocks, so the solution is to use an autoregressive representation.

解释:

C is correct.

考点:一阶移动平均

解析:一阶移动平均的问题在于它无法根据无法观察的白噪声冲击估计一个变量,解决方法是转换成自回归模型,使用可观察的项。

不论是AR, MA, ARMA都假设et要符合白噪要求~WN(0, var),为什么只有MA有这个缺点?其他两个模型也有et项呀

2 个答案

品职答疑小助手雍 · 2024年05月03日

1、是的

2、这个shock是否可以观测到确实不太好解释,它的“可观测”这算是个属性吧,相当于是反映在yt-1里的,而不是MA模型的ε里的。所以才有了前面所提到的缺陷。

品职答疑小助手雍 · 2024年05月01日

同学你好,因为这里的你要知道这个MA(1)里面的白噪声是如何产生的,MA(1)的逻辑就是今天的数据=今天的shock+θ*过去的shock,即今天的数据完全是今天和昨天的shock之和,这些shock是无关、随机的。如果这两者有联系,那么即昨天的数据yt-1对今天的数据yt有影响,这部分在模型中没有解释,也没法在残差项里看出来。不过AR和ARMA模型是带着yt-1这一项的,所以可以解释这部分shock。时间序列这部分本身就比较复杂,没有系统性的学习统计学的话更不容易理解,但是考试考得又不是很多,所以挺鸡肋的,实在不明白的话可以战略性放弃。

PhZzz · 2024年05月02日

谢谢老师的回答,因为我平时工作中建模会用的到,所以还是希望能弄明白这个问题。 我想拆分一下这道问题: (1)选项C的缺陷只针对MA模型,而AR和ARMA两个模型没有这个缺点,可以这么说吗? (2)选项C提及“无法观测”的shock,有点难以理解,那如果反过来有“可观测”的shock吗?可否举例可观测的shock?还是说shock一般都是无法观测的?

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NO.PZ2019040801000057 问题如下 There is a problem with the first-orr moving average [MA(1)] process. Whiof the following statements represents the problem anhow to resolve it? The problem is the moving average representation of the MA(1) process: A.incorporate only observable shocks, so the solution is to use a moving average representation. B.incorporate unobservable shocks, so the solution is to use a moving average representation. C.incorporate unobservable shocks, so the solution is to use autoregressive representation. incorporate only observable shocks, so the solution is to use autoregressive representation. C is correct.考点一阶移动平均解析一阶移动平均的问题在于它无法根据无法观察的白噪声冲击估计一个变量,解决方法是转换成自回归模型,使用可观察的项。 答案写的是“incorporate unobservable shocks”这不是MA模型本身的建模基础么?为什么说是MA模型的一个问题。。。还是说说的不够清楚,应该加上“在yt与yt-1存在相关性的情况下,MA没有考虑yt与yt-1的联系”?

2024-05-31 13:47 1 · 回答

NO.PZ2019040801000057 问题如下 There is a problem with the first-orr moving average [MA(1)] process. Whiof the following statements represents the problem anhow to resolve it? The problem is the moving average representation of the MA(1) process: A.incorporate only observable shocks, so the solution is to use a moving average representation. B.incorporate unobservable shocks, so the solution is to use a moving average representation. C.incorporate unobservable shocks, so the solution is to use autoregressive representation. incorporate only observable shocks, so the solution is to use autoregressive representation. C is correct.考点一阶移动平均解析一阶移动平均的问题在于它无法根据无法观察的白噪声冲击估计一个变量,解决方法是转换成自回归模型,使用可观察的项。 看了之前的解答MA mol中,今天的数据=今天的sho+ θ*过去的shock,即今天的数据完全是今天和昨天的shock之和,这些shock是无关、随机的。如果一组时间序列之间是有联系的,即昨天的数据yt-1对今天的数据yt有影响,那么就不能用这个模型,应该用带有yt-1的AR模型更合理些。那为什么不选A?A说的不是如果是shock,就选MA模型?

2023-01-09 09:15 1 · 回答

NO.PZ2019040801000057问题如下There is a problem with the first-orr moving average [MA(1)] process. Whiof the following statements represents the problem anhow to resolve it? The problem is the moving average representation of the MA(1) process: A.incorporate only observable shocks, so the solution is to use a moving average representation. B.incorporate unobservable shocks, so the solution is to use a moving average representation. C.incorporate unobservable shocks, so the solution is to use autoregressive representation. incorporate only observable shocks, so the solution is to use autoregressive representation.C is correct.考点一阶移动平均解析一阶移动平均的问题在于它无法根据无法观察的白噪声冲击估计一个变量,解决方法是转换成自回归模型,使用可观察的项。这道题的知识点是什么呢,是课上讲过的吗

2022-03-29 15:18 3 · 回答

     老师你好,这道题的答案不太理解,是MA1包含了无法观察的shock吗?为什么ta它包含了无法观察的shock?

2019-10-08 16:01 1 · 回答