时间序列Stata.pdf

时间序列模型 结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较 低。在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。而早期的单变量时间序列模型 有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等 奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列 模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和 过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA 模型、ARCH 族模型、 VAR 模型、VEC 模型、单位根检验及协整检验等。