多元时间序列分析.ppt

多元时间序列分析 多元时间序列分析是指同时处理和分析多个时间序列的技术，旨在捕捉这些序列之间的相互关系和相互影响。多元时间序列分析可以应用于各种领域，如经济学、金融、气候学、生物学等，旨在识别和量化时间序列之间的关系，并对未来进行预测。 多元时间序列分析包括多种方法，如多元自回归模型（Vector Autoregression, VAR）、多元ARCH模型（Vector ARCH, VARCH）、多元GARCH模型（Vector GARCH, VGARCH）等。这些方法可以用来分析和预测多个时间序列之间的关系。 在本章中，我们将介绍多元时间序列分析的基本概念和方法，包括平稳时间序列建模、虚假回归、单位根检验、协整和误差修正模型等。 7.1 平稳时间序列建模 在时间序列分析中，平稳性是指时间序列的统计特征不随时间的变化而变化。平稳时间序列建模是指对时间序列进行变换，以使其具有平稳性。常用的平稳时间序列建模方法包括差分法、对数变换法等。 在本节中，我们将讨论ARIMAX模型结构和参数估计方法，包括模型的假设检验和参数估计结果的解释。 例 7.1：天然气炉中的输入输出序列 在这个例子中，我们使用ARIMAX模型来建立天然气炉中的输入输出序列模型。我们首先对输入序列和输出序列进行中心化，然后使用ARIMAX模型来拟合输入序列和输出序列的关系。 7.2 虚假回归 虚假回归是指在时间序列分析中，两组时间序列之间的关系出现虚假相关的现象。虚假回归的出现可能是由于时间序列之间的相关性太强，而不是真正的因果关系。 在本节中，我们将讨论虚假回归的定义、检验统计量和假设条件等。 7.3 单位根检验 单位根检验是指对时间序列的平稳性进行检验的方法。单位根检验可以用于检测时间序列是否具有单位根，如果时间序列具有单位根，则说明时间序列是不平稳的。 在本节中，我们将讨论单位根检验的定义、方法和假设条件等，包括DF检验、ADF检验和PP检验等。 例 7.2：对中国农村居民家庭人均纯收入对数序列和生活消费支出对数序列的单位根检验 在这个例子中，我们使用DF检验来检测中国农村居民家庭人均纯收入对数序列和生活消费支出对数序列的平稳性。