時(shí)間序列分析教材(ppt32頁)-展示頁
2025-03-10 12:59本頁面
【正文】 hillipsperron檢驗(yàn)）： ? pperron varname [if] [in] [, options] ? 以上三個(gè)命令格式的選項(xiàng)的相關(guān)描述分別如表 11 111 1112所示 ： Page 16 STATA從入門到精通 ? 表 1110 dickeyfuller檢驗(yàn) options的相關(guān)描述 ? 表 1111 GLS擴(kuò)展的 dickeyfuller檢驗(yàn) options的相關(guān)描述 ? 表 1112 phillipsperron檢驗(yàn)檢驗(yàn) options的相關(guān)描述 主要選項(xiàng) 描述 noconstant 沒有截?fù)?jù)項(xiàng) trend 包括時(shí)間趨勢 drift 包括漂移項(xiàng) regress 顯示回歸結(jié)果 lags() 滯后階數(shù) 主要選項(xiàng) 描述 maxlag() 最大滯后階數(shù) notrend 沒有時(shí)間趨勢 ers 利用插值法計(jì)算臨界值 主要選項(xiàng) 描述 noconstant 沒有截?fù)?jù)項(xiàng) trend regress 有趨勢項(xiàng) 顯示回歸結(jié)果 lags() 最大滯后階數(shù) Page 17 STATA從入門到精通 ? 【例 】繼續(xù)使用上例的數(shù)據(jù)來對 Stata中平穩(wěn)性檢驗(yàn)的相關(guān)應(yīng)用進(jìn)行說明。 部分 數(shù)據(jù)說明 下 表所示。該數(shù)據(jù)給出了中國 19531984年的國民生產(chǎn)總值 GNP、私人國內(nèi)總投資 I、GNP的隱性價(jià)格折算因子 P（以 1972為基期）、半年期商業(yè)票據(jù)利率 R。 ? p階滯后的 Q統(tǒng)計(jì)量的原假設(shè)是：序列不存在 p階自相關(guān)；備選假設(shè)為：序列存在 p階自相關(guān)。 ? 自相關(guān)刻畫它序列 的鄰近數(shù)據(jù)之間存在多大程度的相關(guān)性。 Page 12 STATA從入門到精通 時(shí)間序列相關(guān)性檢驗(yàn)的 stata實(shí)現(xiàn) ? 在進(jìn)行 arima分析前，對序列的特征應(yīng)該有相應(yīng)的了解。這種根稱為單位根，這種過程也是非平穩(wěn)的。ARMA(p, q) 的一般表達(dá)式是 ? xt = ? 1xt1 + ? 2xt2 +…+ ? p xtp + ut +? 1ut1 + ? 2 ut2 + ...+ ? q utq ? 單整自回歸移動(dòng)平均過程 ? 對于 ARMA過程（包括 AR過程），如果特征方程 ?(L) = 0 的全部根取值在單位圓之外，則該過程是平穩(wěn)的；如果若干個(gè)或全部根取值在單位圓之內(nèi)，則該過程是強(qiáng)非平穩(wěn)的。 ? 移動(dòng)平均過程 ? 如果一個(gè)剔出均值和確定性成分的線性隨機(jī)過程可用下式表達(dá) ? xt = ut + ? 1 ut –1 +? 2 ut 2 + … + ? q ut – q ? 其中 ? 1, ? 2, …, ? q是回歸參數(shù)， ut為白噪聲過程，則上式稱為 q階移動(dòng)平均過程，記為 MA(q) 。 ? 自回歸過程 ? 如果一個(gè)剔出均值和確定性成分的線性過程可表達(dá)為 ? xt = ? 1xt1 + ? 2 xt2 + … + ? p xtp + ut ? 其中 ?i, i = 1, … p 是自回歸參數(shù)， ut 是白噪聲過程，則稱 xt為 p階自回歸過程，用 AR(p)表示。在本例中對該組數(shù)據(jù)進(jìn)行修勻，以便消除不規(guī)則變動(dòng)的影響，得到時(shí)間序列長期趨勢，本例修勻的方法是利用之前的 1個(gè)月和之后的 2個(gè)月及本月進(jìn)行平均。測定和分析長期趨勢的主要方法是對時(shí)間序列進(jìn)行修勻。 ? 時(shí)間序列構(gòu)成分析就是要觀察現(xiàn)象在一個(gè)相當(dāng)長的時(shí)期內(nèi)，由于各個(gè)影響因素的影響，使事物發(fā)展變化中出現(xiàn)的長期趨勢、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)。部分?jǐn)?shù)據(jù)如表 112所示： ? 表 112 我國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù) CPI Year month cpi 1983 1 1983 2 1983 3 1983 4 1983 5 1983 6 1983 7 Page 7 STATA從入門到精通 對時(shí)間序列進(jìn)行修勻 ? 時(shí)間序列的形成是各種不同的因素對事物的發(fā)展變化共同起作用的結(jié)果。例如，想要生成格式為 %td的時(shí)間序列，并定義該時(shí)間序列為 t，則可以用以下三種方法： 方法 1 方法 2 方法 3 format t %td tsset t tsset t,daily tsset t, format(%td) Page 6 STATA從入門到精通 ? 【例 】使用 文件“ ” 的數(shù)據(jù)來對 tsset命令的應(yīng)用進(jìn)行說明。 yearly timevar的格式為 %ty， 1960=1960， 1961=1960 generic timevar的格式為 %tg format(%fmt) 用戶定義的其他 時(shí)間周期 例子 delta() 例如 delta(1)或 delta(2) delta((exp)) 例如 delta((7*24)) delta(units) 例如 delta(7 days)或 delta(15 minutes)或 delta(7 days 15 minutes)。 quarterly timevar的格式為 %tq， 0=1960q1， 1=1960q2；即 0為 1960年第一季 ， 1為1960年第二季 ， 依次后推 。 weekly timevar的格式為 %tw， 0=1960w1， 1=1960w2；即 0為 1960年第一周 ， 1為 1960年第二周 ， 依次后推 。 時(shí)間單位 格式說明 Clocktime timevar的格式為 %tc, 0=1jan1960 00:00:， 1=1jan1960 00:00: 即 0代表 1960年 1月 1日的第一秒 ， 1為 1960年 1月 1日的第二秒 ， 依次后推 。 Page 4 STATA從入門到精通 ? 注：（ 1） units表示時(shí)間單位，對于 %tc，允許的時(shí)間單位包括： second、 seconds、 secs、 secs、minutes、 minute、 mine、 min、 hours、 hour、 days、 weeks、 week。 Options分為兩類，或者定義時(shí)間單位，或者定義時(shí)間周期（即 timevar兩個(gè)觀測值之間的周期數(shù)）。只有定義之后，才能對變量使用時(shí)間序列運(yùn)算符號(hào)，也才能使用時(shí)間序列分析的相關(guān)命令。 ? 時(shí)間變量通常用 t表示，其在用時(shí)間序列構(gòu)建的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中得到廣泛的應(yīng)用，它可以單獨(dú)作為一元線性回歸模型中的解釋變量，也可以作多元線性回歸模型中的一個(gè)解釋變量，其對應(yīng)的回歸系數(shù)表示被解釋變量隨時(shí)間變化的變化趨勢，時(shí)間變量也經(jīng)常用在預(yù)測模型中。STATA 從入門到精通 第十一章 時(shí)間序列分析 Page 2 STATA從入門到精通 基本時(shí)間序列模型的估計(jì) ? 在許多情況下，人們用時(shí)
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