2、时间序列分析模型的适用性 经典回归模型的问题: 迄今为止,对一个时间序列Xt的变动进行解释或预测 是通过某个单方程回归模型或联立方程回归模型进行的, 由于它们以因果关系为基础,且具有一定的模型结构,因 此也常称为结构式模型( structural model)。 然而,如果X波动的主要原因可能是我们无法解释的因 素,如气候、消费者偏好的变化等,则利用结构式模型来 解释Ⅺt的变动就比较困难或不可能,因为要取得相应的量 化数据,并建立令人满意的回归模型是很困难的。 有时,即使能估计出一个较为满意的因果关系回归方程, 但由于对某些解释变量未来值的预测本身就非常困难,甚 至比预测被解释变量的未来值更困难,这时因果关系的回 归模型及其预测技术就不适用了。• 经典回归模型的问题： • 迄今为止，对一个时间序列Xt的变动进行解释或预测， 是通过某个单方程回归模型或联立方程回归模型进行的， 由于它们以因果关系为基础，且具有一定的模型结构，因 此也常称为结构式模型（structural model）。 • 然而，如果Xt波动的主要原因可能是我们无法解释的因 素，如气候、消费者偏好的变化等，则利用结构式模型来 解释Xt的变动就比较困难或不可能，因为要取得相应的量 化数据，并建立令人满意的回归模型是很困难的。 • 有时，即使能估计出一个较为满意的因果关系回归方程， 但由于对某些解释变量未来值的预测本身就非常困难，甚 至比预测被解释变量的未来值更困难，这时因果关系的回 归模型及其预测技术就不适用了。 2、时间序列分析模型的适用性