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Kathy苏苏 · 2020年07月30日

问一道题:NO.PZ2018101001000067 [ CFA II ]

问题如下:

If the income of Paul’s company shows nonstationary and also has a serial correlation, which of the following models could be used to predict the income of his company?

选项:

A.

Linear trend model.

B.

AR(1) model.

C.

First-differenced AR(2) model.

解释:

C is correct.

考点: AR模型假设及修正

解析:当我们发现一个时间序列呈现序列相关时,我们要用AR(2)模型进行修正,若这个序列不是协方差平稳的,我们需要对其进行一阶差分来修正这个模型。所以在以上三个选项中,C选项First-differenced AR(2) model是我们最有可能用到的模型。

老师,first-differenced AR(1) model是不是也对?
1 个答案

星星_品职助教 · 2020年07月30日

同学你好,

题干中说存在一个 a serial correlation的问题,AR(2) model在这里的作用是用来修正序列相关的,所以还是需要保留的。

 

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NO.PZ2018101001000067 问题如下 If the income of Paul’s company shows nonstationary analso ha sericorrelation, whiof the following mols couluseto prethe income of his company? A.Linetrenmol. B.AR(1) mol. C.First-fferenceAR(2) mol. C is correct.考点: AR模型假设及修正解析当我们发现一个时间序列呈现序列相关时,我们要用AR(2)模型进行修正,若这个序列不是协方差平稳的,我们需要对其进行一阶差分来修正这个模型。所以在以上三个中,CFirst-fferenceAR(2) mol是我们最有可能用到的模型。 当我们发现一个时间序列呈现序列相关时,我们要用AR(2)模型进行修正,若这个序列不是协方差平稳的,我们需要对其进行一阶差分来修正这个模型。

2023-10-29 17:52 1 · 回答

NO.PZ2018101001000067问题如下If the income of Paul’s company shows nonstationary analso ha sericorrelation, whiof the following mols couluseto prethe income of his company?A.Linetrenmol.B.AR(1) mol.C.First-fferenceAR(2) mol.C is correct.考点: AR模型假设及修正解析当我们发现一个时间序列呈现序列相关时,我们要用AR(2)模型进行修正,若这个序列不是协方差平稳的,我们需要对其进行一阶差分来修正这个模型。所以在以上三个中,CFirst-fferenceAR(2) mol是我们最有可能用到的模型。为什么有sericorrelation,就不能用AR1

2022-12-14 22:57 3 · 回答

NO.PZ2018101001000067 B AR1为什么不对? AR1和AR2的区分点在哪里?(比如特征什么的)

2022-01-11 23:21 3 · 回答

NO.PZ2018101001000067 老师好,我刚刚翻了下关于这道题之前的问题和回答,有老师说AR(1)和AR(2)没有太大的区别。因为题目说non-stationary,所以选一阶差分,所以就选了但是不是如果中有“一阶差分AR(1)”、“一阶差分AR(3)”..也正确呢?谢谢

2021-04-30 20:19 1 · 回答

AR(2)不是用来修正autocorrelation吗?sericorrelation和autocorrelation是一回事?

2020-08-13 08:38 2 · 回答