時間序列分析初步講義(文件)
【正文】 收收入變化的季節(jié)性特征1994年第1季度 1994年第3季度 1995年第1季度 1995年第3季度 1996年第1季度 1996年第3季度 1997年第1季度 1997年第3季度 1998年第1季度 1998年第3季度 1999年第1季度 1999年第3季度 2023年第1季度 2023年第3季度 2023年第1季度 2023年第3季度年份稅收收入（億元）%%%%%%%%增長率稅收收入 稅收收入的增長率 白噪聲過程 數(shù)學(xué)描述： 0)( ?tYE2)va r( ??tY 0),cov ( ?? ktt YY白噪聲是一平穩(wěn)的隨機過程。比如 GDP，消費，收入等等。 自回歸模型 tptpttt uyyyy ????? ??? ??? ?2211隨機游走模型 : ttt uyy ?? ?1AR(p)模型 : AR(1)模型 : ttt uyy ?? ? 1? ?? ??????? ??? 2211 tttttt uuuuyy ??? AR(1)平穩(wěn)的條件 : 0)( ?tyE )1()var( 422 ?? ????? ???ty )1(),cov ( 422 ?? ?????? ???? kktt yy1??221 ???? 221 ?????k 平穩(wěn) AR(1)的自相關(guān)函數(shù) kkk rr ?? ??0如果 ，則呈現(xiàn)指數(shù)衰減。 平穩(wěn)的 MA（ 1）的自相關(guān)函數(shù) ???????????,3,2011 20 kkrr kk ???MA（ 1）模型只有一期記憶，即當(dāng) k1時 , 為零。 ? 一個可逆的 MA模型可以轉(zhuǎn)化為一個 AR模型，所以對MA模型而言，重要的是考慮其可逆性。 輔助判別：偏相關(guān)函數(shù)與偏相關(guān)圖 2)(min ??? itkit yyE ?? ?? kiitkit yy ?定義最后一個 kk? 為偏自相關(guān)函數(shù) 輔助判別：偏相關(guān)圖 （ 1） AR（ P）在滯后 P期有截尾特征。 ? 多數(shù)經(jīng)濟時間序列都表現(xiàn)出非平穩(wěn)的特征。 , March 22, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 :21:3411:21:34March 22, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 2023年 3月 22日星期三 11時 21分 34秒 11:21:3422 March 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時，你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。 :21:3411:21Mar2322Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 。 , March 22, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。勝人者有力，自勝者強。 2023年 3月 22日星期三 11時 21分 34秒 11:21:3422 March 2023 ? 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。 2023年 3月 2
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