计量经济分析方法与建模概率与统计基础.ppt

例如，常用的三项移动平均 (2.1.2) 两端补欠项： (2.1.3) (2.1.4) 1.1.2 中心化移动平均 考虑消除季节变动时，最简单的方法是对月度数据进行12个月移动平均。此时，由于项数是偶数，故常常进行所谓“移动平均的中心化”，即取连续的两个移动平均值的平均值作为该月的值。 (2.1.5) 因为12是偶数，通过求平均值可以达到中心化，即中心化移动平均值为 (2.1.6) 中心化移动平均的一般公式为 (2.1.7) 需要指出的是由于采用12个月中心化移动平均后，序列的两端各有6个欠项值，需要用插值或其它数值计算方法将其补齐。 2.1.3　　加权移动平均 上面介绍的12个月中心化移动平均是二次移动平均，也可以用一次移动平均(2.1.7)式表示，这种移动平均方法就叫做加权平均，其中每一期的权数不相等，下面介绍几种常用的加权移动平均方法。 除了上述移动平均方法外，X-11季节调整法中还采用亨德松(Henderson)的5, 9, 13和23项加权移动平均。选择特殊的移动平均法是基于数列中存在的随机因子，随机因子越大，求移动平均的项数应越多。 * * 第一章 序列的统计量、检验和分布 EViews提供序列的各种统计图、统计方法及过程。当用前述的方法向工作文件中读入数据后，就可以对这些数据进行统计分析和图表分析。 EViews可以计算一个序列的各种统计量并可用表、图等形式将其表现出来。视图包括最简单的曲线图，一直到核密度估计。 打开工作文件，双击一个序列名，即进入序列的对话框。单击“view”可看到菜单分为四个区，第一部分为序列显示形式，第二和第三部分提供数据统计方法，第四部分是转换选项和标签。 §1.1 描述统计量 以直方图显示序列的频率分布。直方图将序列的长度按等间距划分，显示观测值落入每一个区间的个数。 同直方图一起显示的还有一些标准的描述统计量。这些统计量都是由样本中的观测值计算出来的。如图(例1.1)： 例1.3中GDP增长率的统计量： 均值 (mean) 即序列的平均值,用序列数据的总和除以数据的个数。 中位数 (median) 即从小到大排列的序列的中间值。是对序列分布中心的一个粗略估计。 最大最小值 (max and min) 序列中的最大最小值。 标准差(Standard Deviation) 标准差衡量序列的离散程度。计算公式如下 N 是样本中观测值的个数， 是样本均值。 偏度（Skewness） 衡量序列分布围绕其均值的非对称性。计算公式如下 是变量方差的有偏估计。如果序列的分布是对称的，S值为0；正的S值意味着序列分布有长的右拖尾，负的S值意味着序列分布有长的左拖尾。例1.1中X的偏度为0，说明X的分布是对称的；而例1.3中GDP增长率的偏度是0.78，说明GDP增长率的分布是不对称的。 峰度（Kurtosis） 度量序列分布的凸起或平坦程度，计算公式如下 分布的凸起程度大于 正态分布；如果K值小于3，序列分布相对于正态分布是平坦的。例1.1中X的峰度为2.5，说明X的分布相对于正态分布是平坦的；而例1.3中GDP增长率的峰度为2.14 ，说明GDP增长率的分布相对于正态分布也是平坦的。 意义同S中 ，正态分布的 K 值为3。如果 K 值大于3， Jarque-Bera 检验 检验序列是否服从正态分布。统计量计算公式如下 S为偏度，K为峰度，k是序列估计式中参数的个数。 在正态分布的原假设下，J-B统计量是自由度为2的 ? 2 分布。 J-B统计量下显示的概率值（P值）是J-B统计量超出原假设下的观测值的概率。如果该值很小，则拒绝原假设。当然，在不同的