【總結】1第五章時間序列數據的平穩(wěn)性檢驗2本章要點?平穩(wěn)性的定義?平穩(wěn)性的檢驗方法(ADF檢驗)?偽回歸的定義?協整的定義及檢驗方法(AEG方法)?誤差修正模型的含義及表示形式3第一節(jié)隨機過程和平穩(wěn)性原理?一、隨機過程?一般稱依賴于參數時間t的隨機變量集合{}為隨
2025-05-09 21:08
【總結】金融時間序列分析第五講:單變量時間序列模型內容結構ARMA模型的理論介紹ARMA模型的實證分析問題與小結1231、ARMA模型有何價值?2、什么是ARMA模型?3、如何確定ARMA(p,q)中的p和q?4、如何估計ARMA(p,q
2025-01-20 08:18
【總結】7平穩(wěn)時間序列預測法概述時間序列的自相關分析單位根檢驗和協整檢驗ARMA模型的建模回總目錄概述時間序列取自某一個隨機過程,則稱:??ty一、平穩(wěn)時間序列過程是平穩(wěn)的——隨機過程的隨機特征不隨時間變化而變化過
2025-01-01 04:49
【總結】第三章平穩(wěn)時間序列分析上次課內容平穩(wěn)性的圖檢驗法?時序圖檢驗、自相關圖檢驗純隨機性(白噪聲)檢驗法?Q檢驗法(卡方檢驗)時序圖檢驗原理:時序圖應該呈現序列值始終在一個常數附近隨機波動,而且波動的范圍有界、無明顯趨勢及周期特征。自相關圖檢驗原理:自相關系數會很快地衰
2025-05-12 11:07
【總結】§時間序列平穩(wěn)性和單位根檢驗StationaryTimeSerialandUnitRootTest一、時間序列的平穩(wěn)性二、單整序列三、單位根檢驗?經典時間序列分析模型:–包括MA、AR、ARMA模型–平穩(wěn)時間序列模型–分析時間序列自身的變化規(guī)律?現代時間序列分析模型:–分析時間序列之間的結構關系–單位根檢驗
2025-01-14 07:02
【總結】一、時間序列分析三種常用方法性工具:差分運算p階,k步延遲算子將序列值回退Xt-p=BpXt線性差分方程非齊次與齊次;特征方程與特征根;特解與通解二、ARMA模型之AR模型P階AR模型形式中心化,非中心化;中心化變換;自回歸系數多項式G(B)Xt=εtAR模型平穩(wěn)性判別特征根判別,平穩(wěn)域判別;AR
【總結】第五章平穩(wěn)時間序列模型的性質第一節(jié)自回歸過程的性質第二節(jié)移動平均過程的性質第三節(jié)自回歸移動平均過程的性質5/23/20231第四章時間序列模型的性質第一節(jié)自回歸過程的性質?一、一階自回歸過程AR(1)的性質?二、二階自回歸過程AR(2)的性質?三、p階自回歸過程AR(p)的性質
【總結】平穩(wěn)時間序列模型預測平穩(wěn)時間序列模型預測n設平穩(wěn)時間序列是一個ARMA(p,q)過程,即n本章將討論其預測問題,設當前時刻為t,已知時刻t和以前時刻的觀察值我們將用已知的觀察值對時刻t后的觀察值進行預測,記為,稱為時間序列的第
【總結】第三章平穩(wěn)時間序列模型的建立n本章首先介紹利用時間序列的樣本統(tǒng)計特征識別時間序列模型,然后分別介紹模型定階、模型估計和模型檢驗的多種方法,對Box-Jenkins建模方法和Pandit-Wu建模方法歸納總結,最后給出實際案例。第一節(jié)模型識別與定階n一、自相關函數和偏自相關函數的估計(一)自協方差函數和自相關函數的估計n
【總結】第四章平穩(wěn)時間序列模型的建立第一節(jié)時間序列的預處理第二節(jié)模型識別與定階第三節(jié)模型參數估計第四節(jié)模型檢驗與優(yōu)化第五節(jié)其它建模方法1、建模流程(有限長度)時序樣本→模型識別與定階→模型參數估計→模型適用性檢驗→模型優(yōu)化2、基本前提⑴平穩(wěn)序列{Xt}⑵零均值
2024-12-31 23:20
【總結】第十章第十章利用橫截面和時間序列的計量模型利用橫截面和時間序列的計量模型????????在進行經濟分析時經常會遇到時間序列和橫截面兩者相結合的數據。例如,在企業(yè)投資需求分析中,我們會遇到多個企業(yè)的若干指標的月度或季度時間序列;在城鎮(zhèn)居民消費分析中,我們會遇到不同省市地區(qū)的反映居民消費和居
2024-12-26 15:52
【總結】第九章時間序列計量經濟學模型的理論與方法第一節(jié)時間序列的平穩(wěn)性及其檢驗第二節(jié)隨機時間序列模型的識別和估計第三節(jié)協整分析與誤差修正模型§時間序列的平穩(wěn)性及其檢驗一、問題的引出:非平穩(wěn)變量與經典回歸模型二、時間序列數據的平穩(wěn)性三、平穩(wěn)性的圖示判斷四、平穩(wěn)性的單位根檢驗五、單整、趨勢平穩(wěn)與差分平穩(wěn)隨機過程一、問題的引出:非平
2025-02-24 21:40
【總結】02468101214161850-6070-8090-1000%5%10%15%20%25%30%35%`第八章時間序列計量模型第一節(jié)時間序列的基本概念一、時間序列數據的平穩(wěn)性隨機變量
2025-03-04 18:37
【總結】一、平穩(wěn)AR模型的統(tǒng)計性質均值,方差,自協方差函數,自相關系數的拖尾性及偏自相關系數的p階截尾性二、ARMA模型之MA模型q階MA模型形式:中心化,非中心化,移動平均系數多項式Xt=θ(B)εtMA模型的統(tǒng)計性質:均值,方差,自協方差函數,自相關系數的q階截尾性及偏自相關系數的拖尾性MA模型的可逆性判定
2025-04-29 00:53
【總結】金融計量學張成思2第三章平穩(wěn)金融時間序列:AR模型基本概念一階自回歸模型AR(1)二階自回歸模型AR(2)p階自回歸模型AR(p)基本概念隨機過程與數據生成過程隨機過程:從隨機概率論的概念出發(fā),隨機過程是一系列或一組隨機變量
2024-08-29 10:52