【摘要】第3章現(xiàn)代時間序列計量經(jīng)濟學(xué)模型本章說明?關(guān)于經(jīng)典的平穩(wěn)時間序列分析模型,即自回歸模型(AR)、移動平均模型(MA)、自回歸移動平均模型(ARMA)等,在一般的中級計量經(jīng)濟學(xué)教科書或者經(jīng)典的時間序列分析教科書中,都有詳細的介紹,本章將不予涉及。?本章所討論的,主要是非平穩(wěn)時間序列。重點是單位根檢驗、協(xié)整檢驗和誤差修正模型。
2025-01-24 05:40
【摘要】12時間序列、動態(tài)計量和非平穩(wěn)性3本章介紹時間序列數(shù)據(jù)的性質(zhì)和時間序列數(shù)據(jù)計量分析的基本原理,動態(tài)計量經(jīng)濟分析的自回歸分布滯后模型和因果性檢驗,時間序列回歸中的偽回歸和單位根檢驗,以及單積、協(xié)積和誤差修正模型。4第一節(jié)時間序列分析方法第二節(jié)自回歸分布滯后模型第三節(jié)平穩(wěn)性和非平穩(wěn)時間序
2025-06-01 19:21
【摘要】§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(jīng)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(xiàn)代時間序列分析模型:–分析時間序列之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系–單位根檢驗
2025-01-24 07:02
【摘要】第三章平穩(wěn)時間序列分析上次課內(nèi)容平穩(wěn)性的圖檢驗法?時序圖檢驗、自相關(guān)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(yīng)該呈現(xiàn)序列值始終在一個常數(shù)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(guān)圖檢驗原理:自相關(guān)系數(shù)會很快地衰
2025-06-01 11:07
【摘要】一、平穩(wěn)AR模型的統(tǒng)計性質(zhì)均值,方差,自協(xié)方差函數(shù),自相關(guān)系數(shù)的拖尾性及偏自相關(guān)系數(shù)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(shù)多項式Xt=θ(B)εtMA模型的統(tǒng)計性質(zhì):均值,方差,自協(xié)方差函數(shù),自相關(guān)系數(shù)的q階截尾性及偏自相關(guān)系數(shù)的拖尾性MA模型的可逆性判定
2025-05-14 00:53
【摘要】§隨機時間序列分析模型一、時間序列模型的基本概念及其適用性二、隨機時間序列模型的平穩(wěn)性條件三、隨機時間序列模型的識別四、隨機時間序列模型的估計五、隨機時間序列模型的檢驗?經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)模型與時間序列模型?確定性時間序列模型與隨機性時間序列模型一、時間序列模型的基本概念及其適用性1、時間
2025-01-10 23:20
【摘要】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(shù)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
【摘要】時間序列的預(yù)處理一、平穩(wěn)性檢驗時序圖檢驗和自相關(guān)圖檢驗(一)時序圖檢驗根據(jù)平穩(wěn)時間序列均值、方差為常數(shù)的性質(zhì),平穩(wěn)序列的時序圖應(yīng)該顯示出該序列始終在一個常數(shù)值附近隨機波動,而且波動的范圍有界、無明顯趨勢及周期特征例?檢驗?1964?年——1999?年中國紗年產(chǎn)量序列的平穩(wěn)性?Eviews
2025-07-28 23:42
【摘要】時間序列、動態(tài)計量和非平穩(wěn)性1本章介紹時間序列數(shù)據(jù)的性質(zhì)和時間序列數(shù)據(jù)計量分析的基本原理,動態(tài)計量經(jīng)濟分析的自回歸分布滯后模型和因果性檢驗,時間序列回歸中的偽回歸和單位根檢驗,以及單積、協(xié)積和誤差修正模型。2第一節(jié)時間序列分析方法第二節(jié)自回歸分布滯后模型第三節(jié)平穩(wěn)性和非平穩(wěn)時間序列分析3
2025-03-13 11:20
【摘要】金融計量學(xué)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(shù)據(jù)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
2024-09-18 10:52
【摘要】第五章非平穩(wěn)時間序列模型ARIMA模型季節(jié)模型殘差自回歸模型條件異方差模型引言:前面我們討論的是平穩(wěn)時間序列的建模和預(yù)測方法,即所討論的時間序列都是寬平穩(wěn)的。一個寬平穩(wěn)的時間序列的均值和方差都是常數(shù),并且它的協(xié)方差有時間上的不變性。但是許多經(jīng)濟領(lǐng)域產(chǎn)生的時間序列都是
2025-05-30 22:08
【摘要】第12章平穩(wěn)時間序列模型1前言§在前面的章節(jié)中,模型的被解釋變量都假定只受各個解釋變量當(dāng)期值的影響。§但我們知道,在現(xiàn)實中很多被解釋變量除了受解釋變量當(dāng)期值的影響外,還不可避免地受到解釋變量滯后值的影響,這就是所謂分布滯后模型,或者前若干期的值決定了當(dāng)期值,即自回歸模型。這一類模型要求數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性,本章將討
2025-05-14 01:15
【摘要】第3章平穩(wěn)時間序列分析本章教學(xué)內(nèi)容與要求:了解時間序列分析的方法性工具;理解并掌握ARMA模型的性質(zhì);掌握時間序列建模的方法步驟及預(yù)測;能夠利用軟件進行模型的識別、參數(shù)的估計以及序列的建模與預(yù)測。本章教學(xué)重點與難點:利用軟件進行模型的識別、參數(shù)的估計以及序列的建模與預(yù)測。計劃課時:21(講授16課時,上機3課時、習(xí)題3課時)教學(xué)方法與手段:課堂講授與上機操作
2025-07-10 06:50
【摘要】金融計量學(xué)張成思2第6章非平穩(wěn)金融時間序列模型確定性趨勢模型隨機性趨勢模型去除趨勢的方法確定性趨勢模型所謂確定性趨勢,是指模型中含有明確的時間t變量,從而使得某一時序變量隨著時間而明確地向上增長
2024-09-18 08:43