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《应用时间序列分析(第四版)》王燕 编著 中国人民大学出版社第四章 习题 7
1974 年 1 月至 1994 年 12 月,某地胡椒价格数据如下:(21 行*12 列)
1102
1151
1093
1118
1168
1118
1085
1135
1138
1135
1235
1301
1283
1250
1210
1135
1085
1060
1102
1151
1127
1226
1217
1215
1250
1210
1268
1402
1486
1534
1567
1585
1717
2002
2086
2059
1250
1210
1268
1402
1486
1534
1567
1585
1717
2002
2086
2059
2425
2326
2176
2121
2000
2000
1850
1640
1700
1925
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1700
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1775
1925
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1975
1940
1889
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2000
2024
1900
1750
1649
1601
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1609
1649
1640
1640
1620
1590
1526
1451
1424
1424
1329
1199
1179
1285
1349
1265
1299
1373
1440
1451
1376
1325
1261
1199
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1274
1365
1424
1420
1385
1321
1235
1215
1310
1319
1319
1279
1481
1956
2165
2125
2087
1895
1840
1874
1863
1836
1894
2105
2159
2131
2029
2270
2411
2652
3294
3360
3686
3593
3482
3615
3963
4328
4309
4336
4382
4326
4009
4000
4070
4200
4278
4435
4772
4812
4908
4857
4865
4711
4640
4877
4902
4884
4833
4903
4963
4804
4679
4810
4571
4250
3850
3775
3357
2946
2342
1994
2420
2464
2763
2993
3108
2729
2525
2457
2136
2272
2175
2100
2068
1955
1950
1969
2025
1726
1579
1768
1766
1621
1692
1634
1750
1620
1515
1508
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1212
1198
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1052
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1058
1043
1026
980
976
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1264
1150
1117
1188
1100
1040
1028
1113
1154
1350
1722
1616
1525
1403
1497
1522
1550
1575
1538
1650
1800
1933
2219
2606
2563
2433
检验序列的平稳性1
检验序列的平稳性
(Stata 语句)
0
05
. drop B-T
. generate n=_n 0
04
. rename A price
. tsset n
time variable:n, 1 to 252
delta: 1 unit
tsline price.
tsline price
e 0
iprc 03
i
p
0
02
0
= 01
0 50 100
150 200 250
n
{price}的时序图由时序图观测得price 变化落差很大,该序列不.平.稳.。再看看自相关图:
0.
0
.1
0
0
0-
0
.1-
0
10
20
Lag
30
40
Bartletts formula for MA(q) 95% confidence bands
e. ac price
e
icrp fo sn
i
oi
at
a
= elr
co
c
to uA
t
{price}的自相关图
短期(延迟阶数为 5 期及 5 期以内)来看,自相关系数拖尾;长期来看,自相关系数缓慢地由正转负,一直是下降趋势。序列值之间长期相关,该序列非平稳序列。
(Ps.平稳时间序列具有短期自相关性。)
结合之前的时序图,发现该序列具有.明.显.的.长.期.趋.势.。考虑到price 是月度数据,因此觉得该序列很有可.能.还. 存.在.季.节.效.应.。
2 检验序列的方差齐性
2 检验序列的方差齐性
原序列具有长期趋势,
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