差分运算的实质差分后序列时序图一阶差分平稳方差小ARIMA模型结构ARIMA(pdq)模型共有pd个特征根其中p个在单位圆内d个在单位圆上所以当 时ARIMA(pdq)模型非平稳Y一阶差分序列时序图12定阶ARIMA(011)参数估计模型检验模型显著参数显著计算置信区间例定阶ARIMA((14)10)参数估计模型检验模型显著参数显著拟合1962——1991年德国工人季度失业率序列 参数显
差分运算ARIMA模型Auto-Regressive模型异方差的性质方差齐性变化条件异方差模型原序列时序图二阶差分比较使用场合差分平稳序列拟合模型结构ARIMA模型建模步骤拟合ARMA模型一阶差分序列自相关图12预测值一阶差分定阶ARIMA((14)10)参数估计模型检验模型显著参数显著延迟阶数模型拟合AR(112)P值12模型检验待估参数<自变量为时间t的幂函数自变量为历史观察值DW统计量的判定
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章非平稳序列的确定性分析本章结构时间序列的分解确定性因素分解趋势分析季节效应分析综合分析X-11过程4.1 时间序列的分解Wold分解定理Cramer分解定理Wold分解定理(1938)对于任何一个离散平稳过程 它都可以分解为两个不相关的平稳序列之和其中一个为确定性的另一个为随机性的不妨记作 其中: 为确定性序列
有关单位过程的极限分布对单位根过程这种非平稳序列的分析传统分析方法失效需寻找新的处理方法这些新的分析方法都是建立在维纳过程(布朗运动)和泛函中心极限定理之上的维纳过程维纳过程(Wiener Process)也称为布朗运动过程(Brownian Motion Process)是现代时间序列经济计量分析中的基本概念之一设是定义在闭区间[01]上一连续变化的随机过程若该过程满足:W(0)=0对闭区间[0
18 第3章 非平稳随机过程从本章起介绍计量经济学近20年来最新研究成果。如果把第1章内容称为经典计量经济学,那么将要介绍的内容则应该称为非经典计量经济学。从1974年开始计量经济学工渐渐意识到当用含有单位根的时间序列建立经典计量经济模型时会出现一些问题,这就是虚假回归。应该知道通过经济数据了解经济变量的变化规律有时是存在相当大的局限性的,所以在建立模型时,必须依靠经济理论,同时对参数进行假
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级§9.2 随机时间序列分析模型一时间序列模型的基本概念及其适用性二随机时间序列模型的平稳性条件三随机时间序列模型的识别四随机时间序列模型的估计五随机时间序列模型的检验经典计量经济学模型与时间序列模型确定性时间序列模型与随机性时间序列模型一时间序列模型的基本概念及其适用性1时间序列模型的基本概念 随机时间序列模型(time
§92 随机时间序列分析模型一、时间序列模型的基本概念及其适用性二、随机时间序列模型的平稳性条件三、随机时间序列模型的识别四、随机时间序列模型的估计五、随机时间序列模型的检验经典计量经济学模型与时间序列模型确定性时间序列模型与随机性时间序列模型一、时间序列模型的基本概念及其适用性1、时间序列模型的基本概念随机时间序列模型(time series modeling)是指仅用它的过去值及随机扰动项所建
§92 随机时间序列分析模型一、时间序列模型的基本概念及其适用性二、随机时间序列模型的平稳性条件三、随机时间序列模型的识别四、随机时间序列模型的估计五、随机时间序列模型的检验经典计量经济学模型与时间序列模型确定性时间序列模型与随机性时间序列模型一、时间序列模型的基本概念及其适用性1、时间序列模型的基本概念随机时间序列模型(time series modeling)是指仅用它的过去值及随机扰动项所建
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