時間序列特性分析教材-在線瀏覽
2025-04-05 18:36本頁面
【正文】 列是非自相關(guān)的（隨機的）；小于 ，該序列是自相關(guān)的（非隨機的）。要求：分別使用原序列和一階差分序列，最大滯后階數(shù)為 30。要求：使用原序列，最大滯后階數(shù)為 30。 隨機序列自相關(guān)圖 ? 如果 （ AC）較大，則意味著這個序列存在自相關(guān)。（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，則標志著這一序列服從一個低階移動平均過程。 ? 判斷一個時間序列是否是純隨機序列最直觀的方法是利用自相關(guān)分析圖。如果幾乎所有自相關(guān)系數(shù)都落入隨機區(qū)間，可認為序列是純隨機的。 平穩(wěn)序列折線圖 ? 序列的平穩(wěn)性可以用自相關(guān)分析圖判斷：如果序列的自相關(guān)系數(shù)很快地（滯后階數(shù) k大于 2或 3時）趨于 0，即落入隨機區(qū)間，時序是平穩(wěn)的，反之非平穩(wěn)。如果原序列非平穩(wěn)，經(jīng)過 d階逐期差分后平穩(wěn)。 ? 差分方法的缺點：雖然能消除某些序列的趨勢而易于建模，但同時也消除了原序列的長期特征，會丟失某些信息。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 總結(jié) ? 純隨機序列的自相關(guān)：多用于模型殘差，以評價模型的優(yōu)劣。 2. 繪制序列“ GDP”的相關(guān)圖，對其時間序列特性進行分析。 3. 如何得到序列“ GDP”的平穩(wěn)序列？ EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 知識點回顧 ? 請打開工作文件“家庭收入與支出”。 ? 如何得到一個穩(wěn)定的 CS序列？ EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 . 時序的季節(jié)性 ? 時間序列的季節(jié)性是指在某一固定的時間間隔上，序列重復(fù)出現(xiàn)某種特性，如地區(qū)降雨量、旅游收入和空調(diào)銷售額等。 ? 若自相關(guān)系數(shù)與 0無顯著不同，說明各年中同一月 (季 )不相關(guān)，序列不存在季節(jié)性；反之，則存在季節(jié)性。 ? 差分：生成序列 dx，滿足 dx=xx(1) ? 繪制序列“ dx”的相關(guān)圖：季節(jié)性 ? 季節(jié)差分消除序列季節(jié)性，差分步長應(yīng)與季節(jié)周期一致。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 操作練習 3 ? 打開工作文件“某地區(qū)氣溫和絕對濕度月平均值” ? 檢驗并消除序列 H的季節(jié)性。 如果一個時間序列的均值或者協(xié)方差函數(shù)隨時間變化而改變，那么這個序列就是不平穩(wěn)的時間序列。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 ? 單位根檢驗（ Unit Root Test）主要用來判定時間序列的平穩(wěn)性。 ? 如果該時間序列經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱該序列為一階單整序列，記作 I(1)；如果是經(jīng)過 d次差分后才平穩(wěn)，則稱為 d階單整序列，記作 I(d)。 ? 自相關(guān)分析圖可以判斷時間序列的平穩(wěn)性，這種方法比較粗略，單位根檢驗是檢驗時序平穩(wěn)性的一種正式的方法。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 6種單位根檢驗的方法，有 ?“ Augmented Dickey–Fuller”(ADF)檢驗法， ?“ Dickey–Fuller GLS (ERS)”（ DF）檢驗法， ?“ Phillips–Perron”（ PP）檢驗法， ?“ Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin”(KPSS)檢驗法， ?“ Elliott–Rothenberg–Stock Point–Optimal”(ERS)檢驗法 , ? “Ng–Perron”(NP)檢驗法。 ttt uyy ?? ? 1?ttt uayy ??? ? 1?ttt utayy ???? ? ?? 1 1. DF檢驗 為說明 DF檢驗的使用 ， 先考慮 3種形式的回歸模型 27 (1) 如果 1 ? 1， 則 yt 平穩(wěn) （ 或趨勢平穩(wěn) ） 。 ()式可寫成： 顯然 yt 的差分序列是平穩(wěn)的 。 tttt uyyy ???? ? 1ttt uyy ???? )1( ?28 因此 ， 判斷一個序列是否平穩(wěn) ， 可以通過檢驗 ? 是否嚴格小于 1來實現(xiàn) 。 29 其中： ? =? 1， 所以原假設(shè)和備選假設(shè)可以改寫為 可以通過最小二乘法得到 ? 的估計值 ， 并對其進行顯著性檢驗的方法 ， 構(gòu)造檢驗顯著性水平的 t 統(tǒng)計量 。 ?????0:0:10??HH30 Mackinnon進行了大規(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 。 這一檢驗被稱為 DickeyFuller檢驗 (DF檢驗 )。如果序列存在高階滯后相關(guān) ， 這就違背了擾動項是獨立同分布的假設(shè) 。 EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 ? DF檢驗： AR（ 1）過程： 實際檢驗時： ，其中 原假設(shè)： 包含常數(shù)項： 包含常數(shù)項以及線性時間趨勢： ttt yy ?? ?? ? 1 ttt yy ?? ??? ? 11?? ?? 0:0 ??Httt ycy ?? ???? ? 1 ttt ytcy ??? ????? ? 1EViews統(tǒng)計分析基礎(chǔ)教程 單位根檢驗的對話框 ? 檢驗類型：六項 ? 對檢驗序列的選擇（ Test for
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