時間序列分析教材(ppt29頁)(專業(yè)版)
【正文】 :24:5211:24Mar2322Mar23 ? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。 。建立實際消費支出（ lnACS)與實際可支配收入 (LnDinc)的回歸方程，并研究二者之間是否存在協(xié)整關(guān)系。 ? 再通過單位根檢驗來證實 ? 求中國人口序列的相關(guān)圖和偏相關(guān)圖，識別模型形式 ? 知中國人口序列 y是非平穩(wěn)序列，而 dy是平穩(wěn)序列〈相關(guān)圖呈指數(shù)衰減特征 )。左半部分是序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)分析圖，右半部分包括五列數(shù)據(jù)。 (2)求中國人口序列的相關(guān)圖和偏相關(guān)圖，識別模型形式； (3)估計時間序列模型 。 SA和 ZA分別代表以 X11程序?qū)ase27中城鎮(zhèn)居民月人均生活費支出和可支配收入時間序列進行季節(jié)調(diào)整后的序列。 11:24:5211:24:5211:24Wednesday, March 22, 2023 ? 1乍見翻疑夢，相悲各問年。 上午 11時 24分 52秒 上午 11時 24分 11:24: ? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 :24:5211:24:52March 22, 2023 ? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 上午 11時 24分 52秒 上午 11時 24分 11:24: ? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 ?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。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。 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)。 第二節(jié) 模型的識別與建立 ?一、模型的識別 ?隨機序列的自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，而其偏自相關(guān)函數(shù)是以 p階截尾的，則此序列是自回歸 AR(p)序列； ?若隨機序列的自相關(guān)函數(shù)是以 q階截尾，而其偏自相關(guān)函數(shù)為拖尾，則此序列是移動平均 MA(q)序列。 ?實際建模時希望用高階的 AR模型替換相應(yīng)的MA或 ARMA模型。 , March 22, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 。 2023年 3月 22日星期三 11時 24分 52秒 11:24:
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