第十章是时间序列分析(计量经济学，南开大学).ppt

我们对经济量进行分析的最终目的，是为了预测某些经济变量的未来值。进行预测的方法有两种。一种是根据一定的经济理论，建立各种相互影响的经济变量之间的关系模型，根据观测到的经济数据估计出模型参数，利用模型来预测有关变量的未来值。这种方法的优点在于精确地考虑到了各经济变量之间的相互影响，有理论依据，但是由于抽样信息不完备，经济模型和经济计量模型不可能真正准确地反映了经济现实，因而得到的结果不可能是相当准确。 另一种方法是利用要预测的经济变量的过去值来预测其未来值，而不考虑变量值产生的经济背景。这种方法假定数据是由随机过程产生的，根据单一变量的观测值建立时间序列模型进行预测。这种方法在短期预测方面是很成功的。 ;第一节 确定性时间序列模型 一、移动平均模型;三、二次移动平均模型 对经过一次移动平均产生的序列才进行移动平均，即：;五、二次指数平滑模型 在一次指数平滑模型的基础上再进行指数平滑计算，即构成二次指数平滑模型。同样可以构成三次指数平滑模型。;第二节 随机时间序列模型的特征 一、随机过程（stochastic process） 一个特定的变量在不同的时点或时期的观测值y1，y2，…，yT，称为一个时间序列。假设这些观测值是随机变量Y1， Y2， …， YT的实现，而随机变量Y1， Y2， …， YT是无穷随机变量序列Yt0， Yt0+1， …， Y1， Y2， …的一部分(其中t0可以是-?)。这个无穷随机变量序列Yt，t=?1，?2，…，??称为一个随机过程。 一个具有均值为零和相同有限方差的的独立随机变量序列et称为白噪声(white noise)。如果et服从正态分布，则称为高斯白噪声。 例如，一个一阶自回归过程： ，;二、自协方差函数和自相关函数 自协方差函数是描述时间序列随机型结构的重要工具。; 由于只有随机过程的样本，只能根据样本数据计算出样本自相关函数（Sample autocorrelation function) ：;三、平稳随机过程 并非所有随机过程的两个元素之间的协方差都只依赖于它们的时间间隔。我们把任意两个元素之间的协方差都只依赖于它们的时间间隔，且具有常数均值和有限方差的随机过程，称为平稳过程(stationary process)：;四、平稳性的检验 1、博克斯-皮尔斯（Box-Pierce)Q统计量 平稳过程的一个显著特征是自相关函数随时间间隔k的增大而衰减，因此，对时间序列的样本自相关函数是否显著地不为零，来检验序列的平稳性。;袒振桑一圭诽机快熄反富兼却镁缠脑监惹笨联蕊吻尖原惊革矢词殖谷庞妇第十章是时间序列分析(计量经济学，南开大学)第十章是时间序列分析(计量经济学，南开大学);一、滞后算子 定义滞后算子(lag operator)L： LYt = Yt-1 其中Yt 和 Yt-1为随机过程中的元素，而 L2Yt = L[L(Yt)]= LYt-1= Yt-2 一般地，对任意正整数n，有LnYt = Yt-n， L0Yt = Yt;二、自回归模型（auto-regressive,AR） 1、AR模型 如果时间序列y1，y2，…，yT，的生成过程的形式为： ;2、AR模型的自协方差函数和自相关函数;二、移动平均模型（Moving Average, MA） 1、 MA（q)模型 如果时间序列yt为它的当期和前期的误差和随机项的线性函数，即 ;桑孟闹酱趾宿胃辑越曳躲斜弥钦久抚牡暖骤尊贤呕酮乍荚街禄区附谤族屹第十章是时间序列分析(计量经济学，南开大学)第十章是时间序列分析(计量经济学，南开大学);三、自回归移动平均模型（ARMA） 如果时间序列yt为它的当期和前期的误差和随机项，以及其前期值的线性函数，即 ;四、AR 模型的估计 1、已知阶数p的AR（p）模型的估计 如果样本为AR过程生成：; 把观测值写成矩阵形式：;2、AR（p）模型的阶数p的确定 对于给定的一组时间序列数据，识别AR过程阶数的一种方法，是估计递增阶k，并检验k阶AR过程中第k个系数θk的显著性。这个系数称为第k个偏自相关系数（partial autocorrelation coefficient），记为θkk。偏自项关系数计量了不能由AR(k-1)解释的yt和yt-k之间的相关程度。 偏自相关序列θkk（k=1,2,…）称为偏自相关函数（partial auto-correlation function）。;五、MA 模型的估计 1、阶的确定 MA过程的自相关函数为：;2、参