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除了樱花 · 2022年03月29日

知识点

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。

这道题的知识点是什么呢,是课上讲过的吗

3 个答案

李坏_品职助教 · 2024年05月31日

嗨,爱思考的PZer你好:


上一期的shock也是白噪声。


MA过程的应用条件是:当前时刻的观测值yt与前一时刻的白噪声误差项之间存在直接的关系,而与当前观测值的过去值yt-1无关。


纯粹的MA模型对预测金融时间序列确实有缺陷。因为现实中的股票价格不是完全随机的,yt-1对于yt是有预测价值的,所以纯粹的MA会丢失有用的信息。


比较完善的预测方法是,用ARMA、ARIMA这种融合了AR项以及MA项的模型来增强预测效果,既有滞后项yt-1甚至yt-2的信息,又有shocks。


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加油吧,让我们一起遇见更好的自己!

李坏_品职助教 · 2024年05月30日

嗨,爱思考的PZer你好:


答案的意思是 :MA过程中包含了白噪声:

而白噪声是无法观察的,我们不能只凭借白噪声去估计变量Y,所以比较好的做法是在模型中加入AR项,就是Yt-1这种。


我的意思是,如果昨天的数据yt-1对今天的数据yt有影响,那就说明我们不能只凭借白噪声去估计Y,所以必须加入Yt-1这种AR项。

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努力的时光都是限量版,加油!

Brian邵彬 · 2024年05月31日

您好,那上面这个MAmodel的公式,上一期的shock也是白噪声是么?那这样的话,MA就无法预测了啊,不就没有意义了

李坏_品职助教 · 2022年03月29日

嗨,努力学习的PZer你好:


同学你好,这里考察的就是对MA model的理解。


MA model中,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。


这一块确实是比较冷门的,讲义里没有提及这个,记一下结论就行了~

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虽然现在很辛苦,但努力过的感觉真的很好,加油!

Brian邵彬 · 2024年05月30日

答案给的解释是: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。这里和您提到的“昨天的数据yt-1对今天的数据yt有影响”有什么关系呢?

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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。 不论是AR, MARMA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

2024-04-30 21:15 2 · 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

     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