時(shí)間序列特性分析教材-免費(fèi)閱讀
【正文】 2023年 3月 23日星期四 下午 6時(shí) 31分 33秒 18:31: 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。 2023年 3月 23日星期四 6時(shí) 31分 33秒 18:31:3323 March 2023 1空山新雨后，天氣晚來秋。 , March 23, 2023 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 :31:3318:31Mar2323Mar23 1故人江海別，幾度隔山川。 ? 選擇最大擬合程度的最大滯后期 p的值 ——使得AIC和 SC最小的 p值。 tptptttt yyyyy ????? ?????????? ?????? 1122111 ?EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 單位根檢驗(yàn)操作例 1. 檢驗(yàn)工作文件“民航客運(yùn)量”中序列“ X”的穩(wěn)定性 方法一：使用時(shí)序圖判斷 檢驗(yàn)結(jié)果：初步判斷序列是不平穩(wěn)的。 （ 2） 可以選擇常數(shù)和線性時(shí)間趨勢 ， 選擇哪種形式很重要 ， 因?yàn)闄z驗(yàn)顯著性水平的 t 統(tǒng)計(jì)量在原假設(shè)下的漸近分布依賴于關(guān)于這些項(xiàng)的定義 。 ? AIC和 SC準(zhǔn)則是評(píng)價(jià)檢驗(yàn)效果的有效手段，如果兩個(gè)值相對(duì)較大，表明對(duì)序列采用 DF檢驗(yàn)并不合適，要試用 ADF檢驗(yàn)。代表 ADF檢驗(yàn)方程式中的滯后期 p。 這一檢驗(yàn)被稱為 DickeyFuller檢驗(yàn) (DF檢驗(yàn) )。 ()式可寫成： 顯然 yt 的差分序列是平穩(wěn)的 。 ? 如果該時(shí)間序列經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱該序列為一階單整序列，記作 I(1)；如果是經(jīng)過 d次差分后才平穩(wěn)，則稱為 d階單整序列，記作 I(d)。 ? 差分：生成序列 dx，滿足 dx=xx(1) ? 繪制序列“ dx”的相關(guān)圖：季節(jié)性 ? 季節(jié)差分消除序列季節(jié)性，差分步長應(yīng)與季節(jié)周期一致。 2. 繪制序列“ GDP”的相關(guān)圖，對(duì)其時(shí)間序列特性進(jìn)行分析。 平穩(wěn)序列折線圖 ? 序列的平穩(wěn)性可以用自相關(guān)分析圖判斷：如果序列的自相關(guān)系數(shù)很快地（滯后階數(shù) k大于 2或 3時(shí)）趨于 0，即落入隨機(jī)區(qū)間，時(shí)序是平穩(wěn)的，反之非平穩(wěn)。 隨機(jī)序列自相關(guān)圖 ? 如果 （ AC）較大，則意味著這個(gè)序列存在自相關(guān)。 ? Prob： Q統(tǒng)計(jì)量取值大于該樣本計(jì)算的 Q值的概率，若以 5%為檢驗(yàn)水平，則該概率大于 ，該序列是非自相關(guān)的；小于 ，該序列是自相關(guān)的。 ? 序列自相關(guān)程度由自相關(guān)系數(shù)度量，表示時(shí)間序列中相隔 k期的觀測值之間的相關(guān)程度。 ? 顯示了相關(guān)圖、偏相關(guān)圖、 Q統(tǒng)計(jì)量及相應(yīng)的頻率。 3. 使用命令方式繪制序列“ RETINDEX”的相關(guān)圖，將結(jié)果固化，命名為“ Table03”。 ? 自相關(guān)分析圖中給出了顯著水平 ，自相關(guān)系數(shù)落入置信區(qū)間內(nèi)表示與 0無顯著差異。因此，實(shí)際的經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列差分階數(shù) d一般不超過 2。 ? 判斷時(shí)間序列季節(jié)性的標(biāo)準(zhǔn)： 月度數(shù)據(jù)：考察 k=12,24,36， … 時(shí)的自相關(guān)系數(shù)是否與0有顯著差異 季度數(shù)據(jù)：考察 k=4,8,12， … 時(shí)的自相關(guān)系數(shù)是否與 0有顯著差異。如果該時(shí)間序列經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱該序列為一階單整序列，記作 I(1)；如果是經(jīng)過 d次差分后才平穩(wěn)，則稱為 d階單整序列，記作 I(d)。 26 其中 a 是常數(shù) ， ? t 是線性趨勢函數(shù) ， ut ～ . N (0, ? 2) 。 但是 ， DickeyFuller研究了這個(gè) t 統(tǒng)計(jì)量在原假設(shè)下已經(jīng)不再服從 t 分布 ， 它依賴于 回歸的形式 (是否引進(jìn)了常數(shù)項(xiàng)和趨勢項(xiàng) ) 和樣本長度 T 。 “ Level”表示對(duì)原序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)， “ 1st difference”表示對(duì)一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)， “ 2nd difference”表示對(duì)二階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。 ? 在有單位根的零假設(shè)下，輸出的 DF統(tǒng)計(jì)量并不服從標(biāo)準(zhǔn)的 t分布，必須從參考在檢驗(yàn)結(jié)果中給出的臨界值。 這使我們能夠很方便的在設(shè)定的顯著性水平下判斷高階自相關(guān)序列是否存在單位根 。 EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 ADF檢驗(yàn) 其中參數(shù) p視具體情況而定，一般選擇能保證白噪聲最小的 p值。 EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 對(duì)序列 X的一階差分進(jìn)行檢驗(yàn) ? 檢驗(yàn)結(jié)果：在原假設(shè)下，單位根的 t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為 8。 EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 2023年 3月 下午 6時(shí) 31分 :31March 23, 2023 1行動(dòng)出成果，工作出財(cái)富。 2023年 3月 23日星期四 下午 6時(shí) 31分 33秒 18:31: 1楚塞三湘接，荊門九派通。 18:31:3318:31:3318:31Thursday, March 23, 2023 1知人者智，自知者明。 下午 6時(shí) 31分 33秒 下午 6時(shí) 31分 18:31: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴 。 18:31:3318:31:3318:313/23/2023 6:31:33 PM 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 18:31:3318:31:3318:31Thursday,
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