非常に途切れ途切れで全体的に上昇傾向にある 10 年間の月次時系列データをモデル化しようとしています。一見、季節性が強いように見えますが、テストの結果は明らかに季節性ではないことを示しています。これは、金利や利回り曲線などのマクロ経済環境の関数としてモデル化しようとしている価格設定変数です。線形 OLS 回帰 (proc reg) を試しましたが、それで非常に良い dmodel が得られません。自己回帰誤差モデル (proc autoreg) も試しましたが、誤差項の 7 ラグが重要な要因として捉えられました。モデルに誤差項のそれほど多くのラグを含めたくありません。さらに、これらすべての誤差ラグをモデルに含めると、ほとんどのマクロ経済変数は重要ではなくなります。
この途切れ途切れのデータをモデル化するのに役立つモデリング方法/手法に関する提案は、本当に感謝しています。