時(shí)間序列分析簡介(2)(參考版)
2025-05-16 19:23本頁面
【正文】 ? 由于 SAS系統(tǒng)具有全球一流的數(shù)據(jù)倉庫功能，因此在進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析時(shí)它具有其它統(tǒng)計(jì)軟件無可比擬的優(yōu)勢 。 時(shí)間序列分析軟件 ? 常用軟件 ? Splus， Matlab， Gauss， TSP， Eviews, Spss 和 SAS ? 推薦軟件 —— SAS ? 在 SAS系統(tǒng)中有一個專門進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)與時(shí)間序列分析的模塊： SAS/ETS。薩金特 (Thomas )最終分享 1000萬瑞典克朗 (約合 979萬元人民幣 )獎金。普林斯頓大學(xué)克里斯托弗 格蘭杰因?yàn)闀r(shí)間序列的協(xié)整 (cointegrate)分析方法而獲獎 ,他的貢獻(xiàn)將用于研究財(cái)富與消費(fèi)、匯率與物價(jià)水平、以及短期與長期利率之間的關(guān)系。 ? 在瑞典皇家科學(xué)院的公告中 ,羅伯特 格蘭杰 (CliveGranger)。 時(shí)間序列分析與諾獎（ 2021） ? 10月 8日瑞典皇家科學(xué)院宣布 ,將 2021年度諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎授予兩位著名計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特 協(xié)整理論 ? 恩格爾 (Engle)和格蘭杰 (Granger)提出了協(xié)整理論和誤差修正模型，協(xié)整理論的作用在于正確地解釋了經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和預(yù)測現(xiàn)象，誤差修正模型（ ECM）將影響變化的因素有效地分解成長期靜態(tài)關(guān)系和短期動態(tài)關(guān)系之和。 ? 非線性場合 ? 湯家豪教授等， 1980年， 門限自回歸模型 是分析非線性時(shí)間序列的經(jīng)典模型。 ? Bollerslov， 1985年 GARCH(時(shí)變自回歸 )模型 都是對經(jīng)典ARIMA模型的很好補(bǔ)充。 2021/6/16 34 ARIMA（博克斯 amp。 (其中 p為自回歸項(xiàng)數(shù)， q為滑動平均項(xiàng)數(shù)， d為使之成為平穩(wěn)序列所做的差分階數(shù) )。 ARMA（沃爾德） ? 1938年，瑞典著名的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家沃爾德以離散平穩(wěn)隨機(jī)過程為研究對象，并嚴(yán)格證明了離散平穩(wěn)過程由 隱周期 和 線性回歸 組成，其中，隱周期是確定性成分，線性回歸部分由 滑動平均 和 自回歸過程 組成，屬于隨機(jī)擾動的非確定性成分． ? 任何平穩(wěn)序列，其確定性成分被消去后，可減少到隨機(jī)擾動的線性組合，這一著名的時(shí)間序列分解思路是 ARMA模型擬合平穩(wěn)序列的理論基礎(chǔ)． 核心階段 ? ? 1970年，出版 《 Time Series Analysis Forecasting and Control》 。沃克） ? 尤爾的出發(fā)點(diǎn)是 “ 根據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù) ，統(tǒng)計(jì)學(xué)家為什么經(jīng)常會得到一些奇怪的相關(guān) ？ ” ， 他否定了變量是時(shí)間的函數(shù)， 而認(rèn)為變量不是與時(shí)間相關(guān) ， 時(shí)間也不是因果因素 ． 以此為基礎(chǔ) ， 1927年 ，在研究沃爾夫太陽黑子數(shù) 、 探討受擾動序列的周期時(shí) ， Yule首創(chuàng) AR(2)模型和AR(4)模型 。 2021/6/16 27 時(shí)域分析方法的分析步驟 ? 考察觀察值序列的 特征； ? 根據(jù)序列的特征選擇適當(dāng)?shù)?擬合模型； ? 根據(jù)序列的觀察數(shù)據(jù) 確定模型口徑 （ 參數(shù) ） ； ? 檢驗(yàn) 進(jìn)而 優(yōu)化 模型； ? 利用模型來 推斷 序列其它的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)或 預(yù)測 序列將來的發(fā)展 。 ? 目的 確定序列在不同時(shí)刻取值的相互依賴關(guān)系，即找 出序列值之間 相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)規(guī)律 ，并擬合出適當(dāng)?shù)?數(shù)學(xué)
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1