經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的重要特征.pptVIP

第二章第二章 經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的重要特征經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的重要特征 2.1 自相關(guān)函數(shù)及平穩(wěn)性 2.2 趨勢(shì)性 2.3 季節(jié)性 2.4 異常觀測(cè)值 2.5 條件異方差 2.6 非線性 2.7 協(xié)整性 本章要點(diǎn) w 掌握自相關(guān)函數(shù)的含義 w 掌握平穩(wěn)時(shí)間序列的概念 w 掌握平穩(wěn)時(shí)間序列自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì) w 理解每種性質(zhì)序列的處理方法 w 了解各種性質(zhì)時(shí)間序列的特點(diǎn) 2.1 2.1 自相關(guān)函數(shù)及平穩(wěn)性自相關(guān)函數(shù)及平穩(wěn)性 2.1.1 自相關(guān)函數(shù) 2.1.2 平穩(wěn)時(shí)間序列 2.1.3 例子 2.1.1 自相關(guān)函數(shù) w 自協(xié)方差函數(shù)： w 自相關(guān)函數(shù)(acf)： 2.1.2 平穩(wěn)時(shí)間序列 平穩(wěn)性平穩(wěn)性：統(tǒng)計(jì)特性不隨時(shí)間的平移變化統(tǒng)計(jì)特性不隨時(shí)間的平移變化 嚴(yán)平穩(wěn)：嚴(yán)平穩(wěn)：概率分布不隨時(shí)間變化 寬平穩(wěn)：寬平穩(wěn)：均值、方差不隨時(shí)間變化；自相關(guān)函數(shù)僅 與時(shí)間間隔長(zhǎng)短有關(guān)，與具體時(shí)刻無(wú)關(guān)。 嚴(yán)平穩(wěn)過(guò)程若有二階矩，則必為寬平穩(wěn)過(guò)程 對(duì)正態(tài)過(guò)程，寬平穩(wěn)與嚴(yán)平穩(wěn)等價(jià) 平穩(wěn)序列自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì) w 對(duì)平穩(wěn)序列 w 自協(xié)方差函數(shù) (1) R(0)0 (2) R(-)= R() (3) R()R(0) w 自相關(guān)函數(shù)(acf) (1) (0)=1 (2) (-)= () (3) () 1 2.1.3 例子 例1： 例2： 2.2 趨勢(shì)性 趨勢(shì)性：趨勢(shì)性：持續(xù)向上或向下的性質(zhì) 建模方法： w 先變換為平穩(wěn)序列，再分析，最后逆變換回去 w 先擬合趨勢(shì)，再分析剔除趨勢(shì)后的序列 例3：中國(guó)實(shí)際國(guó)民產(chǎn)出的年度指數(shù)，19521988 趨勢(shì)改變 存在趨勢(shì)，但方向受外生變量沖擊發(fā)生變化；存在趨勢(shì)，但方向受外生變量沖擊發(fā)生變化； 或雖方向不變，但規(guī)律已發(fā)生變化，此時(shí)，可或雖方向不變，但規(guī)律已發(fā)生變化，此時(shí)，可 分段建模分析。分段建模分析。 例4：1946-1993年荷蘭摩托車庫(kù)存量年度數(shù)據(jù) 例5：美國(guó)工業(yè)產(chǎn)值季度指數(shù)，1960.1-1991.4 （季節(jié)調(diào)整） 例6：荷蘭零售額月度指數(shù)，1960.5-1995.9 2.3 季節(jié)性 季節(jié)性：某個(gè)季節(jié)的觀測(cè)值具有與其它季 節(jié)的觀測(cè)值顯著不同的特征。 建模方法：建模方法： w w 剔除長(zhǎng)期趨勢(shì)后引入啞變量計(jì)算季節(jié)指數(shù)剔除長(zhǎng)期趨勢(shì)后引入啞變量計(jì)算季節(jié)指數(shù) w w 建立乘積季節(jié)建立乘積季節(jié)ARIMAARIMA模型模型 例7：美國(guó)工業(yè)產(chǎn)值指數(shù)（對(duì)數(shù)）的一階差分 （未經(jīng)季節(jié)調(diào)整） 例8：英國(guó)非耐用品的季度消費(fèi)數(shù)據(jù)， 1955.1-1988.4 例9：荷蘭每四周廣播與電視的廣告費(fèi)用， 1978.1-1994.13 2.4 異常觀測(cè)值 異常值：受異常事件、干擾或誤差的影響，導(dǎo)致 某些觀測(cè)值反常，與時(shí)間序列中大多數(shù)觀測(cè)值 不一致。 建模方法： w 干預(yù)分析模型：引入一脈沖或階躍示性函數(shù)表示事 件是否發(fā)生 異常值的檢測(cè)？ 例10：阿根廷物價(jià)對(duì)數(shù)一階差分與通脹率， 1970.1-1989.4 例11：快速變動(dòng)的生活消費(fèi)品的每周相對(duì)價(jià)格 （1989.11-1991.8） 2.5 條件異方差 w 條件異方差：高波動(dòng)跟著高波動(dòng)，低波動(dòng)跟著 低波動(dòng)。 w 分析方法： 對(duì)方差建立自回歸或廣義自回歸模型 例12：道瓊斯指數(shù)回報(bào)率，1980.1-1994.39 2.6 非線性 非線性：所有不能表示成線性模型的時(shí)間序列； 主要指對(duì)不同的沖擊相應(yīng)不對(duì)稱的序列 ， 其不能通過(guò)簡(jiǎn)單變換化成線性模型。 分析方法： w 具體序列具體分析，可套用已有的幾種非線性 時(shí)間序列方法，都效果不好只能另謀它法。 例13：德國(guó)季度失業(yè)率，1062.1-1991.4 (季節(jié)調(diào)整前后對(duì)比) w 前面其它幾個(gè)有趨勢(shì)改變的例子都屬于 非線性時(shí)間序列。 2.7 共同的特征 共同的特征：協(xié)整、同方差變化、同季節(jié)變化等 。 協(xié)整性：某些非平穩(wěn)時(shí)間序列，其某種線性組合 是平穩(wěn)的。 分析意義： w 可以描述變量間的均衡關(guān)系； w 有協(xié)整性才能在變量間建立回歸，避免虛假回歸； w 可以用來(lái)建立誤差修正模型。 例14：黑白胡椒月度價(jià)格比較, 1973.10-1996.4 例14（續(xù)）：黑白胡椒回報(bào)率平方比較 例15：廣播與電視廣告支出共同的季節(jié)性， 1990.1-1994.13 結(jié)論 w 現(xiàn)實(shí)生活中