隨機時間序列分析模型的識別與估計(ppt 71頁)

隨機時間序列分析模型的識別與估計目錄：
一、時間序列模型的基本概念及其適用性
二、隨機時間序列模型的平穩性條件
三、隨機時間序列模型的識別
四、隨機時間序列模型的估計
五、隨機時間序列模型的檢驗

隨機時間序列分析模型的識別與估計內容提要：
經典回歸模型的問題：
迄今為止，對一個時間序列Xt的變動進行解釋或預測，是通過某個單方程回歸模型或聯立方程回歸模型進行的，由於它們以因果關係為基礎，且具有一定的模型結構，因此也常稱為結構式模型（structural model）。
然而，如果Xt波動的主要原因可能是我們無法解釋的因素，如氣候、消費者偏好的變化等，則利用結構式模型來解釋Xt的變動就比較困難或不可能，因為要取得相應的量化數據，並建立令人滿意的回歸模型是很困難的。
有時，即使能估計出一個較為滿意的因果關係回歸方程，但由於對某些解釋變量未來值的預測本身就非常困難，甚至比預測被解釋變量的未來值更困難，這時因果關係的回歸模型及其預測技術就不適用了。

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