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时间序列马模型的平稳性

声明:本文中所有引用部分,如非特别说明,皆引自Time Series Analysis with Applications in R.接触时间序列分析才半年,尽力回答.如果回答有误,欢迎指出.对第一个问题,我们把它拆分成以下两个问题:Why stationary?(为何要平稳?

你好!L下说的没几把意思,就记住做时序分析前提条件就是数据得平稳,平稳是很多假设的先决条件,不平稳就差分,时序的品稳性可以通过看plot初步得知,再就看ACF decay,如果acf plot dies down 很快就是平稳的,下降很慢很稳定就嗝屁了看规律要么差分要么那是指数什么的(忘记名字了),或adf test也就是unit root test而确定.仅代表个人观点,不喜勿喷,谢谢.

分严平稳和宽平稳,一般我们在随机过程中重点介绍宽平稳的过程,因为条件比较宽松.具体定义如下:1.给定随机过程X(t),t属于T,其有限维分布组为F(x1,x2,xn;t1,t2,,tn),t1,t2,,tn属于T,对任意n任意的t1,t2,

平稳不只是对很多实际过程的「简化」,还是我们的「追求」,是一条时间序列里面长期稳定不变的某些规律,是基本模型.当面对不平稳的过程的时候,我们首先会想着去把这样的过程变换成平稳的,找出里面相对更不随时间变化的、更「平

为了确定没有随机趋势或确定趋势,否则将会产生“伪回归”问题.伪回归是说,有时数据的高度相关仅仅是因为二者同时随时间有向上或向下的变动趋势, 并没有真正联系.这样数据中的趋势项,季节项等无法消除, 从而在残差分析中无法准确进行分析. 平稳性检验的方法可以用PDF检验, 依据模型趋势可以选择3种模型. 消除趋势可以用差分法(比如一阶) 模型也只有通过平稳性检验才有统计分析的意义.如满意回答,还采纳

1、 时间序列 取自某一个随机过程,如果此随机过程的随机特征不随时间变化,则我们称过程是平稳的;假如该随机过程的随机特征随时间变化,则称过程是非平稳的. 2、 宽平稳时间序列的定义:设时间序列 ,对于任意的 , 和 ,满足: 则

接受原假设,从算出来的检验统计量 -3.352668 都大于各临界值,可以认为你的序列在这些显著性水平下都是非平稳的.不能通过adf检验.这些你可以参考一下易丹辉的书,易丹辉数据分析与eviews应用.

⑴ 随机时间序列{ }(t=1, 2, …)的平稳性条件是:1)均值 ,是与时间t 无关的常数;2)方差 ,是与时间t 无关的常数;3)协方差 ,只与时期间隔k有关,与时间t 无关的常数.对于随机游走序列 ,假设 的初值为 ,则易知 由于 为一常数, 是一

首先绘制时序图,观察是否存在波动和向上或向下的趋势然后做相关系数图,若随k增大,自相关系数迅速衰减则序列平稳;若随k增大,自相关系数衰减缓慢则序列不平稳最后进行单位根检验,P-值 评论0 0 0

一、DF检验 随机游走序列 Xt=Xt-1+μt是非平稳的,其中μt是白噪声.而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ= 1时的情形.也就是说,我们对式 Xt=ρXt-1+μt (1) 做回归,如果确实发现ρ=1,就说随机变量Xt有一个单位根.可变形式成差分

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