2016年CFA 数量分析AR模型知识点
发表时间： 2017/01/12
趋势模型的限制：趋势模型对于时间序列分析是不合适的（一般情况下时间序列分析都会表现出来时间相关的）；时间序列是会随着时间的变化而变化的。大部分趋势模型都有序相关的特点。总会有序列相关问题。在线索取2016年6月CFA网课及Handbook 》》
一、AR（autoregressive models）模型
讲解：和前面的趋势模型一样，趋势模型不好就要做AR模型，但是AR模型的好坏需要检验，需要三个检验条件：
只有三个检验条件的都满足，AR模型才是一个好的模型，才能够用来找到时间序列的规律。
第一个条件：No autocorrelation;
第二个条件：Covariance-stationary series;第三个条件：No Conditional Heteroskedasticity.
1、没有自相关。
2、协方差平稳序列。
3、没有条件异方差。
二、符合什么条件才是协方差平稳序列？
需要满足三个条件才能称为协方差平稳序列：
这组时间序列数据均值是不变的，方差是不变的，协方差也是不变的。
三、讲解：重点如果多组时间序列数据放在一起做回归模型需要满足5个条件
1.X、Y都平稳。可以建模
2.X平稳、Y不平稳。不可以建模
1.X、Y都平稳。可以建模
2.X平稳、Y不平稳。不可以建模
3.X不平稳、Y平稳。不可以建模
4.X、Y都不平稳，但是中间性质发生重大改变的步调是一致的---协整。可以建模.
通过DF-EG检验是否协整。
举例：美国联邦基金利率和国债利率，他们的步调是一直的那么可以建模。
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