常用計量經(jīng)濟(jì)模型ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-26 00:13 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 那么它會滿足下列條件： （ 1）隨機(jī)過程的均值保持不變； （ 2）隨機(jī)過程的方差不隨時間變化； （ 3） r(i)和 r(j)之間的相關(guān)性只取決于時間之差 j i。[注 ]： 弱平穩(wěn)過程不一定是嚴(yán)平穩(wěn)過程； 而嚴(yán)平穩(wěn)過程若存在二階矩，則必是 2階弱平穩(wěn)過程。 [例 ] 白噪聲過程其中隨機(jī)變量 滿足 顯然白噪聲過程是一個 2階弱平穩(wěn)過程。 [例 ] 隨機(jī)游走模型 其中 是服從正態(tài)分布的白噪聲 顯然因此 Pt 是非平穩(wěn)過程。用 [X(t)]表示一隨機(jī)過程， 滯后期為 k的自相關(guān)系數(shù) 定義為二、自相關(guān)函數(shù) 如果 [X(t)]是一個平穩(wěn)過程，則有 因此 其中 協(xié)方差函數(shù) 自相關(guān)函數(shù)揭示了 X(t)的相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)之間存在多大程度的相關(guān)。 216。 如果對所有的 k0， 序列的自相關(guān)函數(shù)等于 0或近似等于 0，則說明序列的當(dāng)前值與過去時期的觀測值無關(guān)，這時該序列沒有可預(yù)測性。216。 相反，如果金融序列間是自相關(guān)的，就意味著當(dāng)前回報依賴歷史回報，因此可以通過回報的歷史值預(yù)測未來回報。 [例 ] 白噪聲過程的自相關(guān)函數(shù)協(xié)方差函數(shù)自相關(guān)函數(shù)樣本自相關(guān)函數(shù) n 樣本自相關(guān)函數(shù)可以用來檢驗(yàn)序列的所有 k0的自相關(guān)函數(shù)的真實(shí)值是否為 0的假設(shè)。Box和 Pierce的 Q統(tǒng)計量如果檢驗(yàn)通過，則隨機(jī)過程是白噪聲。自相關(guān)函數(shù)還可被用于檢驗(yàn)一個序列是否平穩(wěn)。 平穩(wěn)時間序列的自相關(guān)函數(shù)隨著滯后期 k的增加而快速下降為 0 平穩(wěn)序列 非平穩(wěn)序列齊次非平穩(wěn)過程 yt非平穩(wěn)，但 yt – yt1平穩(wěn)，稱 yt為一階齊次非平穩(wěn)過程 [例 ] 隨機(jī)游走過程是一階齊次非平穩(wěn)過程[例 ] 利率的模型時間序列的當(dāng)前值依賴于過去時期的觀察值。 三、自回歸（ Au
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1