計量經濟學導論08：平穩時間序列
目錄 平穩時間序列 平穩時間序列 偽回歸現象 白噪聲序列 隨機游走過程 自相關函數 ACF 偏相關函數 PACF 平穩性的單位根檢驗 單整時間序列 平穩時間序列 平穩時間序列 ...
原文：計量經濟與時間序列_平穩性
. 平穩性： . 任何一個時間序列都可以被看做是由隨機過程產生的結果。和普通兩變量和多變量不一樣，任何一個時間點上的值都是隨機過程產生的，也是都是隨機的。 . 如果一個隨機過程所產生的時間序列期望和方差在任何時間過程上都是常數，並且任何兩個時期之間的協方差不依賴於這兩個時期的距離或之后，而不依賴於計算這兩個協方差的實際時間，就稱改時間序列是平穩的。 Stationary . 期望和方差在任何時間 ...
2018-02-16 03:23 2 1570 推薦指數：
相關推薦
理解：時間序列的平穩性
為什么要平穩？ 原因一：時間序列數據的數據結構與傳統的統計數據結構不同。最大的區別在於，傳統隨機變量可以得到多個觀測值（比如骰子點數，可以反復擲得到多個觀測值，忽略時間的差異）。而時間序列數據中，每個隨機變量只有一個觀測值（比如設收盤價為研究的隨機變量，每天只有一個收盤價，不同日子的價格服從 ...
時間序列 - 平穩性與差分
時間序列是隨時間變化的序列，總體可分為 平穩 與 非平穩序列； 平穩序列 平穩序列即經由 樣本時間序列 得到的擬合曲線在未來一段時間內仍能沿着現有形態發展下去； 數學描述如下： 均值和方差 不 隨時間 t 變化而變化； 協方差 cov(xt，xt+k) 只與 周期(或者說時間間隔 ...
[時間序列分析]--平穩性,白噪聲的檢驗
使用mathematica來實現。 做時間序列分析，之前需要做兩個准備工作，即檢查序列是否是平穩的，如果是平穩的，還要檢查是否是白噪聲。我們一個一個來講。 使用數據 我們用一個例子來說明：數據集是49 - 98 北京最高氣溫，數據如下： 一.畫出散點圖(時序圖 ...
計量經濟與時間序列_協整和誤差修正模型
1 偽回歸問題的提出。有上升或下降趨勢的時間序列直接可能會發生一種謬誤的關系。若這些序列在除去各自的時間趨勢后是弱相關的，則只要在回歸模型中加進一個時間趨勢性，便能夠很好的解決問題。比如兩個變量擬合的非常好R2等指標也非常好，但是這兩個變量之間是沒有任何關系的，這就存在解釋的謬誤，這類謬誤就叫偽 ...
計量經濟與時間序列_自協方差(AutoCovariance)算法解析(Python)
1 樣本的自協方差函數的通式如下： 2 其實，后面要計算的自相關函數也可以用自協方差來表示： ...
時間序列平穩化
布等價於時間序列中的平穩性），而我們的建模過程中有很多都是建立在大數定理和中心極限定理的前提條件下的，如 ...
時間序列 平穩模型（二）
本章介紹第一類非常重要的模型：自回歸滑動平均模型（ARMA)。在真實案例中，ARMA模型也被高頻的使用到，更是后面模型的基礎，反正，時間序列是繞不過去ARMA模型的。 2.1 一般線性過程 ARMA模型屬於一大類過程（模型），即一般線性過程。一聽到線性過程，是不是就覺得不難了？ 事實也是 ...