時(shí)間序列特性分析教材-wenkub.com
2025-03-02 18:36 本頁(yè)面
【正文】 2023年 3月 23日星期四 6時(shí) 31分 33秒 18:31:3323 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)。 , March 23, 2023 閱讀一切好書(shū)如同和過(guò)去最杰出的人談話(huà)。 。 :31:3318:31Mar2323Mar23 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿(mǎn)，留一份不足，可得無(wú)限完美。 2023年 3月 23日星期四 6時(shí) 31分 33秒 18:31:3323 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(xiàn)向前。 :31:3318:31:33March 23, 2023 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見(jiàn)青山。 , March 23, 2023 雨中黃葉樹(shù)，燈下白頭人。 ? 如果原序列存在單位根，對(duì)其進(jìn)行差分。在 1%， 5%， 10%三個(gè)顯著水平下，單位根檢驗(yàn)的臨界值分別為 ， ， . ? 顯然，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值小于相應(yīng)的 DW臨界值，因此拒絕原假設(shè)，表明我國(guó)民航客運(yùn)量的一階序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。 EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 ? 方法二：用自相關(guān)系數(shù)圖判斷 ? 檢驗(yàn)結(jié)果：序列的自相關(guān)系數(shù)不是很快地趨于零，而是緩慢下降，說(shuō)明序列是非平穩(wěn)的。 ? ADF檢驗(yàn)與 DF檢驗(yàn)操作步驟完全相同，只需要該表滯后期數(shù)值（ Lagged difference），找到使 AIC和 SC值達(dá)最小的方程式中的參數(shù)。 ② 若原序列中不存在單位根 ， 則檢驗(yàn)回歸形式選擇含有常數(shù)和趨勢(shì) ， 意味著所檢驗(yàn)的序列具有線(xiàn)性趨勢(shì)；若原序列中存在單位根 ， 則檢驗(yàn)回歸形式選擇含有常數(shù)和趨勢(shì) ， 意味著所檢驗(yàn)的序列具有二次趨勢(shì) 。 ?????0:0:10??HH????41 但是 ， 在進(jìn)行 ADF檢驗(yàn)時(shí) ， 必須注意以下兩個(gè)實(shí)際問(wèn)題： （ 1） 必須為回歸定義合理的滯后階數(shù) ， 通常采用AIC準(zhǔn)則來(lái)確定給定時(shí)間序列模型的滯后階數(shù) （ 使 AIC值達(dá)到最小的參數(shù) ） 。 序列 yt可能還包含常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng) 。 ? 結(jié)果分析：統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算值（ DF值）大于單位根檢驗(yàn)臨界值，結(jié)論是不能拒絕原假設(shè)，序列存在單位根，是非平穩(wěn)的。 EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 “Include in test equation”表示檢驗(yàn)式中是否包含“ Intercept”（截距項(xiàng)）、 “ Trend and intercept”（趨勢(shì)項(xiàng)和截距項(xiàng)）和 “ None”（不包含趨勢(shì)項(xiàng)和截距項(xiàng)）。 EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 “Lag length”表示消除序列相關(guān)所需的滯后階數(shù)，在該區(qū)域有兩個(gè)選項(xiàng)按鈕。如果序列存在高階滯后相關(guān) ， 這就違背了擾動(dòng)項(xiàng)是獨(dú)立同分布的假設(shè) 。 ?????0:0:10??HH30 Mackinnon進(jìn)行了大規(guī)模的模擬 ， 給出了不同回歸模型 、 不同樣本數(shù)以及不同顯著性水平下的臨界值 。 tttt uyyy ???? ? 1ttt uyy ???? )1( ?28 因此 ， 判斷一個(gè)序列是否平穩(wěn) ， 可以通過(guò)檢驗(yàn) ? 是否嚴(yán)格小于 1來(lái)實(shí)現(xiàn) 。 ttt uyy ?? ? 1?ttt uayy ??? ? 1?ttt utayy ???? ? ?? 1 1. DF檢驗(yàn) 為說(shuō)明 DF檢驗(yàn)的使用 ， 先考慮 3種形式的回歸模型 27 (1) 如果 1 ? 1， 則 yt 平穩(wěn) （ 或趨勢(shì)平穩(wěn) ） 。 ? 自相關(guān)分析圖可以判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性，這種方法比較粗略，單位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)時(shí)序平穩(wěn)性的一種正式的方法。 EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 ? 單位根檢驗(yàn)（ Unit Root Test）主要用來(lái)判定時(shí)間序列的平穩(wěn)性。 EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 操作練習(xí) 3 ? 打開(kāi)工作文件“某地區(qū)氣溫和絕對(duì)濕度月平均值” ? 檢驗(yàn)并消除序列 H的季節(jié)性。 ? 若自相關(guān)系數(shù)與 0無(wú)顯著不同，說(shuō)明各年中同一月 (季 )不相關(guān)，序列不存在季節(jié)性；反之，則存在季節(jié)性。 3. 如何得到序列“ GDP”的平穩(wěn)序列？ EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 知識(shí)點(diǎn)回顧 ? 請(qǐng)打開(kāi)工作文件“家庭收入與支出”。 EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 總結(jié) ? 純隨機(jī)序列的自相關(guān)：多用于模型殘差，以評(píng)價(jià)模型的優(yōu)劣。如果原序列非平穩(wěn)，經(jīng)過(guò) d階逐期差分后平穩(wěn)。如果幾乎所有自相關(guān)系數(shù)都落入隨機(jī)區(qū)間，可認(rèn)為序列是純隨機(jī)的。（非平穩(wěn)序列） 非平穩(wěn)序列自相關(guān)圖 ? 如果 k的值增加不大， 的值就降到接近于 0，則標(biāo)志著這一序列服從一個(gè)低階移動(dòng)平均過(guò)程。要求：使用原序列，最大滯后階數(shù)為 30。 ? 若以 5%為檢驗(yàn)水平，則該概率大于 ，該序列是非自相關(guān)的（隨機(jī)的）；小于 ，該序列是自相關(guān)的（非隨機(jī)的）。在圖的左部顯示的是根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)量的值繪出的圖形，右邊顯示的是這些統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值列表。 kttt yyy ?? , 1 ???????????Tttkntkttkyyyyyyr121)())((EViews統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程 .
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