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统计学时间序列分析.pptx
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时间序列分析
(T
ime Series
Analysis
)
第一节 时间序列分析的基本概念
经
济
分
析
通
常
假
定
所
研
究
的
经
济
理
论
中
涉
及
的
变
量
之
间
存
在
着
长
期
均
衡
关
系
。
按
照
这
一
假
定
,
在
估
计
这
些
长
期
关
系
时
,
计
量
经
济
分
析
假
定
所
涉
及
的变量的均值
和方差是常数,不
随时间而变。
然
而
,
经
验
研
究
表
明
,
在
大
多
数
情
况
下
,
时
间
序
列
变
量
并
不
满
足
这
一
假
设
,
从
而
产
生
所
谓
的
“
伪回归
”
问题
(‘spurious’
regression problem)
。
为解决这类问题,研
究人员提出了不
少对传
统估计方法的
改进建议,其中最
重要的两项是对
变
量的
非平稳性
(non-stat
ionarity)
的系统性检验
和协
整
(cointegration)
。
协整
协整
分析
被认
为是
上
世纪
八
十年
代中
期
以来
计
量
经
济
学
领
域
最
具
革
命
性
的
进
展
。
简
单
地
说
,
协
整
分
析
涉
及
的
是
一
组
变
量
,
它
们
各
自
都
是
不
平
稳
的
(
含
义
是
随
时
间
的
推
移
而
上
行
或
下
行
)
,
但
它
们
一
起
漂
移
。
这
种
变
量
的
共
同
漂
移
使
得
这
些
变
量
之
间
存
在
长
期
的
线
性
关
系
,
因
而
使
人
们
能
够
研
究
经
济
变
量
间
的
长
期
均
衡
关
系
。
如
果
这
些
长
时
间
内
的
线
性
关
系
不
成
立
,
则
对
应
的
变
量
被
称
为
是
“
非
协
整
的
”
(not
cointegrated)
。
误差修正模型
一般说来,协整分
析是用于非平稳变
量组成的关
系式中长期均
衡参数估计的技
术。它是用于动
态模
型的设定、估
计和检验的一种
新技术。
此外,协整分析亦可
用于短期或非均
衡参数的
估计,这是因
为短期参数的估
计可以通过协整
方法
使用长期参数
估计值,采用的
模型是
误差修正
模型
(error correction model)
。
在介绍上
述方法之前,下面
先介绍所涉及的一
些术语和定义
。
一. 平稳性(
Stationarity
)
1
.
严格平稳性
(strict stationarity)
如果一个时
间序
列
X
t
的联合
概率分布
不随时
间
而
变
,
即
对
于
任
何
n
和
k
,
X
1
,X
2
,…
,
X
n
的
联
合
概
率
分布
与
X
1+k
,X
2+k
,…X
n+k
的联合分布相同
,则称该时间序
列
是严格平稳的。
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