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2019cfa电子教材百度云:CFA二级红宝书之数量.pdf
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Bill
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发表于 2019-4-2 16:48:57
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Reading11.Time-Series Analysis
1.线性趋势模型(linear trend model)):Y t=b 0+b 1(t)+εt,
对数线性模型(log-linear trend models)):当时间序列符合指数增长(exponential growth)时:ln(y t)=b 0+b 1(t)+εt
其中,b 0为截距项,b 1是对数线性模型的斜率,b 1为正说明因变量随着时间的推移保持固定的正增长率,b 1为负说明因变量随着时间的推移保持固定的负增长率。
y t表示t时刻因变量的观测值。t表示时间,在对数线性趋势模型中即为自变量。εi为误差项。
如数据点均匀地分布在回归线的上下,则应该用线性趋势模型。
如数据点不是均匀地分布在回归线的上下,则用对数线性趋势模型。
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