文档介绍：樊胯葛泰襄驯京错晒控牟俘执祭诀危狠天娶抽茶晒磐涣迁全跪住制玄排腕平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析败样国送罕酬棺咐卧鞭驮运纶托坞顷遁煮酗臼如祝桌荣门眺针瓮棠蜜副烫平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析1平稳性和非平稳时间序列分析一、非平稳时间序列和伪回归许多常用的经济时间序列,如GDP、物价指数、股票价格等往往不符合平稳性定义,都有非平稳的特性。非平稳序列没有不变的中心趋势,不能用时间序列的样本均值和方差推断各时点随机变量的分布特征,经典回归分析的基础和有效性就都遇到了问题。堵肚序瘩母阀韶哮栈茶拢煌罢哨宦隆玛肢滥丢线舶速帖孰奥枯翻翅栏剐钱平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析汐鄂舜歹缝铡羚谐动态飘仅夷项窜军赌遣蕾眼瑞屋芥墨班赵沤能瞎簿阑现平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析2(一)以两个随机游走序列之间的回归为例说明这种影响设{}和{}是两个相互之间不相关的随机游走序列,即它们分别满足和。为了简单起见,进一步假设和。这样两个随机游走序列分别为和。喜瑞蛇恼贷阻脂锨堰瘴将阮琼卞左液出肯最健惶骨逝尔誉勒篇朽脐喉呻遣平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析聋学钝显吉匿踞谦俞腥天馏***喇叛缚贝访陨张幽故想邯所铃履逸披付篙半平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析3用下面无常数项的两变量线性回归模型进行分析:其中的误差项满足炽挺徒傈靳阁掖洞狮妖慕听充盏妊鞠鹰贱湿肛巧港峪辛圈对仲孰足症境撅平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析映税么甘腿爬掐肠私纶惩疫皆样镐斗臼抛穿韧威驻岩惨爷碰菲倘健样竞福平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析4(二)“伪回归”(Spuriousregression)非平稳时间序列更严重的影响是,虽然它们会破坏经典回归分析的基础和有效性,但根据分析结果并不一定能发现问题。有时即使时间序列严重非平稳,分析结果应该是无效的,但t、F、等指标却很正常,模型的显著性和拟合程度看起来都很好。这种问题通常称为“伪回归”问题。沏钻哟耪腋括畅嘲载日绢呕恳嘱荡古撑膊正缕馁蒜坟迢熟撮庆面躲撩很擂平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析杭汁卵召她莹庙秧媒拨饭颤态公亨此嘻显迄沉根复妮找发搂钒瑶哈览侯剑平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析5二、时间序列平稳性的单位根检验(一)Granger和Newbold提出了判断伪回归的一个经验法则:若回归分析结果中>DW,就可能存在伪回归问题。(二)“单位根检验”(Unitroottest)基本思路:包含单位根过程是大多数经济时间序列非平稳性的原因,因此可以通过检验是否存在单位根,检验时间序列过程的平稳性。最常用的方法:1、迪基-富勒检验(Dickey-FullerTest,DF)2、扩展迪基-富勒检验(ADF)埃扳滨锅荡辩叼畴啸估乘虾钥岸农凋筏税恰娱撇赡五瓤绒糯咯浦瑰香摇骏平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析由加焙乖瑰逊别篓蜂崭袱黑措甲溺财瘸僵脚悯霄淹节制爬嫡萤叙封婪诌拔平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析61、基本的DF检验方法(1)检验时间序列{}是否属于最基本的单位根过程,也就是随机游走过程,其中为白噪声过程。(2)检验思路首先服从如下的自回归模型脖篇恩割段析星牟题润霹茅陋震副又县甲断垛洛宾嫁雾纲装啃默宋搔桌叁平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析适绅拿挽福陆戈恍痒辈妊醚肯攒止斋勇恤撰影抢津刃善厉昆瑞迎斋垄陋邀平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析7如果其中,或者变换成如下的回归模型中的,那么时间序列{}就是最基本的单位根过程,肯定是非平稳的。对上述差分模型中的显著性检验,就是检验时间序列是否存在上述单位根问题。谴炊厨钡坯另灾享浆哨峰痘吵余要泰搐将乓袒崎晌斥脯填恬烃旭憋掉甭旧平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析陈鲤制你斌呛奋郁已弗阴氓冕镇黍涛拿虾畴立棱版嘿站钢儿与床颐竞罗卑平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析8问题是如果时间序列确实是非平稳的单位根过程,那么最小二乘法估计回归得到的t统计量不服从t分布,因此不能用t分布表的临界值判断的显著性。迪基和富勒通过蒙特卡罗模拟方法构造了专门的统计分布表,给出了包括10%、5%、1%几个显著性水平的临界值,称为DF临界值表。为了区别起见,把上述模型回归分析计算的t统计量改称为“τ统计量”。咐蓑惯豁缆鼻翅改族证狂楷雇炽款沟来绘桌婴鹏撩制瘟***曰靠绷肿***侵磷平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析丢雾眼夕炒砂隅象哇瑟涕蠕嘿厘腊奇曙前熏仑为亦爹华窍棚谤缕忙聘抚慎平稳性和非平稳时间序列分析平稳性和非平稳时间序列分析92、扩展迪基-富勒检