ch8时间序列模型分析教材(PPT 173页)

所属分类：时间管理

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资料简介：

8.1.1时间序列模型
8.1.2非平稳变量与经典回归模型
8.1.3时间序列数据的平稳性
8.1.4平稳性的图示判断
8.1.5平稳性的单位根检验
8.1.6单整、趋势平稳与差分平稳随机过程
⒈常见的数据类型
时间序列分析中首先遇到的问题是关于时间序列数据的平稳性问题。
四、平稳性的单位根检验
一般地:
ADF检验是通过下面三个模型完成的：
3)经试验，模型1中滞后项取2阶：
五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程
　确定性趋势无法通过差分的方法消除，而只能通过除去趋势项消除，
§8.2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
1、时间序列模型的基本概念
例如，对于如下最简单的宏观经济模型：
上述模型可作变形如下：
二、随机时间序列模型的平稳性条件
考虑p阶自回归模型AR(p)Xt=1Xt-1+2Xt-2+…+pXt-p+t(*)
最后
三、随机时间序列模型的识别
1、AR(p)过程
四、随机时间序列模型的估计
（1）MA(1)模型的直接算法
五、模型的检验
§8.3协整与误差修正模型
一、长期均衡关系与协整
0、问题的提出
实际情况往往并非如此
二、协整检验
的单整性的检验方法仍然是DF检验或者ADF检验。
2、多变量协整关系的检验—JJ检验
三、误差修正模型
例如，使用Yt=1Xt+t回归时，很少出现截距项显著为零的情况，即我们常常会得到如下形式的方程：
残差项的稳定性检验：
下面用打开误差修正项括号的方法直接估计误差修正模型，适当估计式为:

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