經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)微積分基本初等函數(shù)與初等函數(shù)(編輯修改稿)
2024-10-05 12:43 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 時(shí)間變量 t， 即分離出了確定性趨勢(shì)的影響 。 因此 ： (1)如果檢驗(yàn)結(jié)果表明所給時(shí)間序列有單位根，且時(shí)間變量前的參數(shù)顯著為零，則該序列顯示出隨機(jī)性趨勢(shì) 。 (2)如果沒有單位根，且時(shí)間變量前的參數(shù)顯著地異于零，則該序列顯示出確定性趨勢(shì)。 隨機(jī)性趨勢(shì)可通過(guò)差分的方法消除 例如：對(duì)式： Xt=?+Xt1+?t 可通過(guò)差分變換為： ?Xt= ?+?t 該時(shí)間序列稱為 差分平穩(wěn)過(guò)程（ difference stationary process） ； 確定性趨勢(shì)無(wú)法通過(guò)差分的方法消除，而只能通過(guò)除去趨勢(shì)項(xiàng)消除 例如：對(duì)式： Xt=?+?t+?t 可通過(guò)除去 ?t變換為： Xt － ?t =?+?t 該時(shí)間序列是平穩(wěn)的，因此稱為 趨勢(shì)平穩(wěn)過(guò)程（ trend stationary process）。 最后需要說(shuō)明的是， 趨勢(shì)平穩(wěn)過(guò)程代表了一個(gè)時(shí)間序列長(zhǎng)期穩(wěn)定的變化過(guò)程，因而用于進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)則是更為可靠的。 167。 隨機(jī)時(shí)間序列分析模型 一、 時(shí)間序列模型的基本概念及其適用性 二、 隨機(jī)時(shí)間序列模型的平穩(wěn)性條件 三、 隨機(jī)時(shí)間序列模型的識(shí)別 四、 隨機(jī)時(shí)間序列模型的估計(jì) 五、 隨機(jī)時(shí)間序列模型的檢驗(yàn) 說(shuō)明 ? 經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型與時(shí)間序列模型 ? 確定性時(shí)間序列模型與隨機(jī)性時(shí)間序列模型 一、時(shí)間序列模型的基本概念及其適用性 時(shí)間序列模型的基本概念 ? 隨機(jī)時(shí)間序列模型 （ time series modeling）是指僅用它的過(guò)去值及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)所建立起來(lái)的模型 ， 其一般形式為 : Xt=F(Xt1, Xt2, … , ?t) ? 建立具體的時(shí)間序列模型 ， 需解決如下三個(gè)問題：
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