時(shí)間序列分析教材(ppt32頁)-文庫吧在線文庫
【正文】 ch(numlist) 簡單非對(duì)稱 ARCH 模型 tarch(numlist) 門限 ARCH 模型 aarch(numlist) 非對(duì)稱 ARCH模型 narch(numlist) 非線性 ARCH模型 narchk(numlist) 帶有位移的非線性 ARCH模型 abarch(numlist) 絕對(duì)值 ARCH 模型 atarch(numlist) 絕對(duì)門限 ARCH模型 sdgarch(numlist) garch項(xiàng)的滯后項(xiàng) earch(numlist) Nelson39。其中狹義貨幣供應(yīng)量增長率經(jīng)過 SAR修勻后記為 M1sar，貸款利率記為 r,cpi經(jīng)過 sa修勻后記為 cpisa。 Page 18 STATA從入門到精通 ARIMA模型的 stata實(shí)現(xiàn) ? 時(shí)間序列的自回歸移動(dòng)平均法可是通過使用 arima命令來實(shí)現(xiàn)。 ? p階滯后的 Q統(tǒng)計(jì)量的原假設(shè)是：序列不存在 p階自相關(guān)；備選假設(shè)為：序列存在 p階自相關(guān)。ARMA(p, q) 的一般表達(dá)式是 ? xt = ? 1xt1 + ? 2xt2 +…+ ? p xtp + ut +? 1ut1 + ? 2 ut2 + ...+ ? q utq ? 單整自回歸移動(dòng)平均過程 ? 對(duì)于 ARMA過程（包括 AR過程），如果特征方程 ?(L) = 0 的全部根取值在單位圓之外，則該過程是平穩(wěn)的；如果若干個(gè)或全部根取值在單位圓之內(nèi)，則該過程是強(qiáng)非平穩(wěn)的。測定和分析長期趨勢的主要方法是對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行修勻。 yearly timevar的格式為 %ty， 1960=1960， 1961=1960 generic timevar的格式為 %tg format(%fmt) 用戶定義的其他 時(shí)間周期 例子 delta() 例如 delta(1)或 delta(2) delta((exp)) 例如 delta((7*24)) delta(units) 例如 delta(7 days)或 delta(15 minutes)或 delta(7 days 15 minutes)。 Page 4 STATA從入門到精通 ? 注：（ 1） units表示時(shí)間單位，對(duì)于 %tc，允許的時(shí)間單位包括： second、 seconds、 secs、 secs、minutes、 minute、 mine、 min、 hours、 hour、 days、 weeks、 week。STATA 從入門到精通 第十一章 時(shí)間序列分析 Page 2 STATA從入門到精通 基本時(shí)間序列模型的估計(jì) ? 在許多情況下，人們用時(shí)間序列的觀測時(shí)期代表的時(shí)間作為模型的解釋變量，用來表示被解釋變量隨時(shí)間的自發(fā)變化趨勢。 Options的相關(guān)描述如表 111所示。 harfyearly timevar的格式為 %th， 0=1960h1， 1=1960h2；即 0為從 1960起的第一個(gè)半年 ， 1為從 1960年起第二個(gè)半年 ， 依次后推 。 ? 通過測定和分析過去一段時(shí)間之內(nèi)現(xiàn)象的發(fā)展趨勢，可以認(rèn)識(shí)和掌握現(xiàn)象發(fā)展變化的規(guī)律性，為統(tǒng)計(jì)預(yù)測提供必要的條件，同時(shí)也可以消除原有時(shí)間序列中長期趨勢的影響，更好地研究季節(jié)變動(dòng)和循環(huán)變動(dòng)等問題。 Page 11 STATA從入門到精通 ? 自回歸移動(dòng)平均過程 ? 由自回歸和移動(dòng)平均兩部分共同構(gòu)成的隨機(jī)過程稱為自回歸移動(dòng)平均過程，記為 ARMA(p, q), 其中 p, q分別表示自回歸和移動(dòng)平均部分的最大階數(shù)。 ? 偏自相關(guān)度量的是 k期間距的相關(guān)而不考慮 k 1期的相關(guān)。這里要求使用 dickeyfuller檢驗(yàn)、 GLS擴(kuò)展的 dickeyfuller檢驗(yàn)和 phillipsperron檢驗(yàn)三種方法，對(duì) GNP的一階差分進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。Stata中 VAR模型 johansen檢驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)，是通過如下基本命令來實(shí)現(xiàn)的： ? vecrank depvar [if] [in] [, options] 主要選項(xiàng) 描述 lags() VAR模型的最高滯后階數(shù) trend(constant) VAR模型有常數(shù)項(xiàng) ， 協(xié)整方程有常數(shù)項(xiàng) trend(rconstant) VAR模型有常數(shù)項(xiàng) ， 協(xié)整方程無常數(shù)項(xiàng) trend(trend) VAR模型有趨勢項(xiàng) ， 協(xié)整方程有趨勢項(xiàng) trend(rtrend) VAR模型有趨勢項(xiàng) ， 協(xié)整方程無趨勢項(xiàng) trend(none) VAR模型無常數(shù)項(xiàng) ， 協(xié)整方程無常數(shù)項(xiàng) Page 28 STATA從入門到精通 ? 【例 】表 1110給出了我國 CPI、利率 R、狹義貨幣供應(yīng)量 M1經(jīng)過修勻后的數(shù)據(jù)。其中 ut –1稱為 ARCH項(xiàng)， ?t 1稱為 GARCH項(xiàng)。 :24:5411:24:54March 22, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 :24:5411:24Mar2322Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對(duì)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。 2023年 3月 22日星期三 11時(shí) 24分 54秒 11:24:5422 March 2023 ? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 。 2023年 3月 22日星期三 11時(shí) 24分 54秒 11:24:5422 March 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 , March 22, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。其中 第一 式稱作均值方程， 第二 式稱作 ARCH方程。該表給出了某地區(qū)每年的年度總?cè)丝跀?shù)。在本例中我們對(duì) GNP時(shí)間序列進(jìn)行分析，觀察期相關(guān)圖和自相關(guān)圖，從而得到GNP時(shí)間序列的類型。 ? 若 隨機(jī)過程 yt 經(jīng)過 d 次差分之后可變換為一個(gè)以 ? (L)為 p階自回歸算子， ? (L)為 q階移動(dòng)平均算子的平穩(wěn)、可逆的隨機(jī)過程，則稱 yt 為（ p, d, q）階單整 (單積 )自回歸移動(dòng)平均過程，記為 ARIMA (p, d, q)。 Page 10 STATA從入門到精通 ARIMA模型的估計(jì)、單位根與協(xié)整 ? 時(shí)間序列模型一般分為四類，分別是自回歸過程、移動(dòng)平均過程、自回歸移動(dòng)平均過程、單整自回歸移動(dòng)平均過程。該例子是我國 1983年 1月年至 2023年 8月的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù) CPI。daily timevar的格式為 %td， 0=1jan1960， 1=2jan1960；即 0為 1960年第一天 ， 1為 1960年第二天 ， 依次后推 。 Page 3 STATA從入門到精通 定義時(shí)間序列在 stata中的實(shí)現(xiàn) ? 在進(jìn)行時(shí)間序列的分析
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