时间序列模型初步设计方案(ppt 23页)
所属分类:时间管理
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一.时间序列模型的例子
二.有限样本条件下的普通最小二乘估计
三.大样本条件下的普通最小二乘估计
四.时间序列的平稳性检验
时间序列模型初步设计方案内容提要:
经典线性正态假定下的普通最小二乘估计
如果满足假定1-3,回归系数的OLS估计量是无偏的
如果满足假定1-5,回归系数OLS估计量的方差估计是无偏的,而且OLS估计量是最优线性无偏估计量
如果满足假定1-6,模型的t检验和F检验是有效的
在大多数情况下,时间序列很难满足经典线性正态模型假定,特别是误差项条件均值为0、无序列相关以及正态性的假定。因此,就需要用大样本来做渐进处理
……
大样本条件下的普通最小二乘估计
如果满足假定1-3,回归系数的OLS估计量是一致的
如果满足假定1-5,回归系数OLS估计量是渐近正态分布的,模型的t检验和F检验是渐近有效的
……
伪回归(spurious regression)
如果时间序列是有趋势的,那么一定是非平稳的,从而采用OLS估计的t检验和F检验就是无效的。
两个具有相同趋势的时间序列即便毫无关系,在回归时也可能得到很高的显著性和复判定系数
出现伪回归时,一种处理办法是加入趋势变量,另一种办法是把非平稳的序列平稳化
下面的问题是:如何知道一个时间序列是否平稳?
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