应用时间序列分析实验手册目 录 TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _Toc227006293 目 录 PAGEREF _Toc227006293 h 2 HYPERLINK l _Toc227006294 第二章 时间序列的预处理 PAGEREF _Toc227006294 h 3 HYPERLINK l _Toc227006295
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时间序列分析与Eviews 应用 非稳定序列转化为稳定序列数据变量的平稳性是传统的计量经济分析的基本要求之一只有模型中的变量满足平稳性要求时传统的计量经济分析方法才是有效的. 而在模型中含有非平稳时间序列时基于传统的计量经济分析方法的估计和检验统计量将失去通常的性质从而推断得出的结论可能是错误的因此在建立模型之前有必要检验数据的平稳性在很长时间里学者们在分析经济变量时都假定所分析的数据已满足平稳
应 用 时 间 序 列 分 析 实 验 报 告 一上机练习(就是每章最后一节上机指导部分)1绘制时序图 data example2_1 input price1 price2 time=intnx(mon
常数均值 自协方差函数和自相关函数只依赖于时间的平移长度而与时间的起止点无关 延迟k自协方差函数 延迟k自相关系数假设条件P值例例白噪声检验结果<
概率分布5平稳时间序列的统计定义 从正态时间序列的密度函数可以看出其n维分布仅由其均值向量和自协方差阵决定换言之正态时间序列的二阶矩平稳等价于分布平稳所以宽平稳的正态时间序列一定是严平稳的 xm1x1n114特征统计量的估计19例自相关图27纯随机性 白噪声序列的各序列值之间没有任何相关关系这种 没有记忆的序列就是纯随机序列对于不是纯随机的序列一旦其蕴含的相关关系被我们充分提取出来了那么剩下的残差
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二章时间序列的预处理⒈常见的数据类型到目前为止经典计量经济模型常用到的数据有:时间序列数据(time-series data)截面数据(cross-sectional data)平行面板数据(panel datatime-series cross-section data) ★时间序列数据是最常见也是最常用到的数据一问题的引
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二章时间序列的预处理本章结构平稳性检验 纯随机性检验2.1平稳性检验 特征统计量平稳时间序列的定义平稳时间序列的统计性质平稳时间序列的意义平稳性的检验 概率分布概率分布的意义随机变量族的统计特性完全由它们的联合分布函数或联合密度函数决定 时间序列概率分布族的定义实际应用的局限性(not available)特征统计量均值 方
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二章时间序列的预处理⒈常见的数据类型到目前为止经典计量经济模型常用到的数据有:时间序列数据(time-series data)截面数据(cross-sectional data)平行面板数据(panel datatime-series cross-section data) ★时间序列数据是最常见也是最常用到的数据一问题的引
平稳性检验 严平稳与宽平稳的关系例题例时序图标准正态白噪声序列时序图 Q统计量 LB统计量
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