時間序列分析培訓(xùn)課程-wenkub
2023-03-23 12:54:20 本頁面
【正文】 兩部分組成。 二、時間序列平穩(wěn)性檢驗 ? 利用圖形進行平穩(wěn)性判斷 ?直觀判斷圖是否為一條圍繞其平均值上下波動的曲線 ? 單位根檢驗 ? DF檢驗 ?原假設(shè)：有單位根，即序列非平穩(wěn)。從檢驗式中去掉截距項，繼續(xù)迸行單位根檢驗。 ?若平穩(wěn)隨機序列的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)都是拖尾的，則此序列可以看成是自回歸移動平均序列ARMA(p,q)，模型中的 p和 q的識別通常從低階開始逐步試探，直到定出合適的模型為止。 ? 畫時間序列圖 ? 點擊 View鍵，選擇 Graph/Line功能 ? 從人口序列 y的變化特征看，這是一個非平穩(wěn)序列。在隨即彈出Equation specification對話框中輸入 D(Y) c AR(I) AR(2) ?將樣本范圍改為 1949 ~ 2023年，留下 2023年的值用于計算預(yù)測精度。 ?常用的是殘差序列的卡方檢驗 ? resid操作 ? ?單擊 View打開下拉菜單，選擇 Residual Tests/CorrelogramQStatistics, 在彈出的對話框中輸入最大滯后期，點擊 OK，生成殘差序列的自相關(guān)分析圖。 第五節(jié) 協(xié)整檢驗和 ECM模型 ?協(xié)整檢驗的基本思想是對回歸方程的殘差進行單位根檢驗，若殘差序列是平穩(wěn)序列，則表明方程的因變量和解釋變量之間存在協(xié)整關(guān)系，否則不存在協(xié)整關(guān)系。 例 ? Table86中是我國從 1978年至 2023年數(shù)據(jù)。 ?滯后階數(shù)的確定 ? EViews提供了最常用的 LR檢驗統(tǒng)計量，最終預(yù)測誤差 FPE， AIC信息準則， SC信息準則和 HQ信息準則。 方差分解 ?利用 VAR模型，還可以進行方差分解研究模型的動態(tài)特征。 11:22:1711:22:1711:223/22/2023 11:22:17 AM ? 1以我獨沈久，愧君相見頻。 2023年 3月 22日星期三 上午 11時 22分 17秒 11:22: ? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 上午 11時 22分 17秒 上午 11時 22分 11:22: ? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 11:22:1711:22:1711:22Wednesday, March 22, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 2023年 3月 上午 11時 22分 :22March 22, 2023
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