数学建模社区-数学中国»论坛 › 【数模论坛】资源分类 › 数模问题互助 › 请问时间序列数据为什么要有无序列相关的假设，是参数的 ...

查看: 3120|回复: 1

[问题求助] 请问时间序列数据为什么要有无序列相关的假设，是参数的无偏性，有效性，一致性还...

[复制链接]

字体大小: 正常放大

浪漫的事

18 主题	13 听众	248 积分

升级 74%

TA的每日心情

	奋斗 2016-11-28 09:11

签到天数: 45 天

[LV.5]常住居民I

自我介绍: 就是这样

群组: 2016国赛备战群组

电梯直达

1^#

发表于 2016-6-13 11:29 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

请问时间序列数据为什么要有无序列相关的假设，是参数的无偏性，有效性，一致性还是渐进方差性需要这个假设

zan

转播0 淘帖0 分享0 收藏0 支持0 反对0 微信

使用道具举报

百年孤独

3503 主题	537 听众	5986 积分

TA的每日心情

	开心 2017-2-7 15:12

签到天数: 691 天

[LV.9]以坛为家II

群组: 2013年国赛赛前培训

群组: 2014年地区赛数学建模

群组: 数学中国第二期SAS培训

群组: 物联网工程师考试

群组: 2013年美赛优秀论文解

2^#

发表于 2016-6-13 11:55 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

在回归模型的古典假定中是假设随机误差项是无自相关的，即在不同观测点之间是不相关的。如果该假定不能满足，就称与存在自相关，即不同观测点上的误差项彼此相关。当一个线性回归模型的随机误差项存在自相关时，就违背了线性回归方程的古典假定，如果仍然用普通最小二乘法(OLS)估计参数，将会产生严重后果。自相关产生的后果与异方差情形类似。自相关影响OLS估计量的有效性，有效性不再成立，存在比OLS模型更为有(方差更小)效的估计方法。存在序列相关时，OLS方法下的各种检验失效。因为βi估计的方差不等于OLS方法下计算的方差。