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金融计量经济之时间序列模型的理论与方法.pptx
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第二讲
时间序列模型的理论与方法
第一节 时间序列分析
模型的一般描述
第二节 时间序列的平
稳性及其检验
第三节 协整分析与误
差修正模型
第四节
Granger
因果
检验
第一节
时间序列分析模
型的一般描述
•
时间序列，就是
各种社会、经济
、自然现象的
数量指标按照时
间次序排列起来
的统计数据。
所谓时间序列分
析模型，就是揭
示时间序列自
身的变化规律和
相互联系的数学
表达式。
•
时间序列分析模
型分确定性模型
和随机模型两
大类。确定性模
型主要有趋势模
型、季节模型
和指数平滑法，
模型一般不涉及
随机误差项。
指数平滑法
Eviews
软件有专用语
句及对象。
•
本课程主要介绍
随机时间序列分
析模型。
1.1
随机时间序列分
析模型形式
•
随机时间序列分
析模型分为
3
种
类型：
自回归
模型
（
Auto-
regressive Model,
AR
）、
滑动平
均模型
(Moving
A
ver
age Model, MA)
和
自回归
滑动平均
模型
（
Auto-regressi
ve Moving
A
verage Model,
ARM
A)
。
•
理论上看，自回
归滑动平均模型
（
ARMA
）
是随机时间序列
分析模型的普遍
形式，自回归
模型
(AR)
和滑动
平均模型
(MA)
是它的
特殊情
况。
1.1.1
自回归模型
AR(p)
•
若时间序列 为它
的前期值和随机
项的线性函
数，可以表示为
：
•
则称该时间序列
为自回归序列，
该模型为
p
阶自回归模型，
记为
AR(p)
。参数
为自回归参数，
是模型的待估参
数。随机项
为服从
0
均值、
方差为 的正态分
布，且互相
独立的白噪声序
列。随机项 与
不相关。
t
y
(2
.1)
2
2
1
1
t
p
t
p
t
t
t
y
y
y
y
1
2
,
,
,
p
t
y
t
2
y
y
y
t
t
t
p
1
2
,
,
,
t
1.1.2
滑动平均模型
MA(q)
•
若时间序列 为它的当
前与前期的误差
和随机项的线性函数
，表示为：
•
则称该时间序列 为滑
动平均序列，该
模型为
q
阶滑动平均模型，记
为
MA(q)
。参数 为滑动平均参
数，是模型的待估参
数。
y
t
(2
.2
)
2
2
1
1
q
t
q
t
t
t
t
y
y
t
1
2
,
,
,
q
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