时间序列平稳性检验_范文大全

时间序列平稳性检验

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问题一:eviews 时间序列平稳性检验

平稳的,ADF检验值-9.554768小于1%显著水平的检验值-3.574446,所以在99%显著水平下拒绝原假设(原假设是含有单位根),所以时间序列不含单位根,是平稳的。

问题二:Eviews时间序列平稳性检验

对序列Y进行平稳性检验:

此时应对序列数据取对数,取对数的好处在于可将间距很大的数据转换为间距较小的数据。具体做法是在workfile y的窗口中点击Genr,输入logy=log(y),则生成y的对数序列logy。再对logy序列进行平稳性检验。

点击view-United root test,test type选择ADF检验,滞后阶数中lag length选择SIC检验,点击ok得结果如下:

Null Hypothesis: LOGY has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test

statistic -2.75094601716637 0.0995139988900359 Test critical values: 1% level -4.29707275602226 5% level -3.21269639026225 10% level -2.74767611540013

当检验值Augmented Dickey-Fuller test statistic的绝对值大于临界值绝对值时,序列为平稳序列。

若非平稳序列,则对logy取一阶差分,再进行平稳性检验。直到出现平稳序列。假设Dlogy和DlogX1为平稳序列。

问题三:eviews时间序列平稳性检验ADF如何判断?如图

这个输出结果应该这样看:

从上往下 分为2个部分 最上面的部分是ADF检验的结论部分,看的时候看prob这列的值

,这个越小就表明越不可能存在单位根,小郸标准就看你选择置信水平,比如你选择5%,那么小于5%就得到不存在单位更的结论。关键在于你对置信水平的选择。通常有10%,5%,1%几种。

下面部分是对ADF回归的详细结果,ADF检验的本质就是构造了一个特殊的回归方程,而下面的结果给出了估计中各个参数的取值。

问题四:如何用SPSS判别时间序列是否平稳?

在自相关图中,自相关系数始终控制在两倍标准差范围内,并且在零轴附近波动,这是纯随机性非常强的平稳时间序列。有单调趋势的一般为非平稳系列,有正弦波动规律或者周期变化规律的也是非平稳系列

平稳性你也可以用时序图来检验

问题五:如何深入理解时间序列分析中的平稳性

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?)

Why weak stationary?(为何弱平稳?)

Why stationary?(为何要平稳?)

每一个统计学问题,我们都需要对其先做一些基本假设。如在一元线性回归中(),我们要假设:①不相关且非随机(是固定值或当做已知)②独立同分布服从正态分布(均值为0,方差恒定)。

在时间序列分析中,我们考虑了很多合理且可以简化问题的假设。而其中最重要的假设就是平稳。

The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.

平稳的基本思想是:时间序列的行为并不随时间改变。

正因此,我们定义了两种平稳:

Strict stationarity: A time series {} is said to be strictly stationary if the joint distribution of ,, · · ·, is the same as that of,, · · · ,for all choices of natural number n, all choices of time points ,, · · · , and all choices of time lag k.

强平稳过程:对于所有可能的n,所有可能的,, · · · , 和所有可能的k,当,, · · ·,的联合分布与,, · · · ,相同时,我们称其强平稳。

Weak stationarity: A time series {} is said to be weakly (second-order, or co-variance) stationary if:

① the mean function is constant over time, and

② γ(t, t − k) = γ(0, k) for all times t and lags k.

弱平稳过程:当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关,我们才称其为弱平稳。

此时我们转到第二个问题:Why weak stationary?(为何弱平稳?)

我们先来说说两种平稳的差别:

两种平稳过程并没有包含关系,即弱平稳不一定是强平稳,强平稳也不一定是弱平稳。

一方面,虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强,但强平稳并不一定是弱平稳,因为其矩不一定存在。

例子:{}独立服从柯西分布。{}是强平稳,但由于柯西分布期望与方差不存在,所以不是弱平稳。(之所以不存在是因为其并非绝对可积。)

另一方面,弱平稳也不一定是强平稳,因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。

例子:,,互相独立。这是弱平稳却不是强平稳。

知道了这些造成差别的根本原因后,我们也可以写出两者的一些联系:

一阶矩和二阶矩存在时,强平稳过程是弱平稳过程。(条件可简化为二阶矩存在,因为)

当联合分布服从多元正态分布时,两平稳过程等价。(多元正态分布的二阶矩可确定分布性质)

而为什么用弱平稳而非强平稳,主要原因是:强平稳条件太强......余下全文>>

问题六:如何深入理解时间序列分析中的平稳性

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「平稳」的那些东西来,更平稳的序列有更低的 Order of integration 。当然,找出这些不变的(或者相对更平稳的)东西来之后,并不代表就一定可以获得真正意义上的预测能力。

举两个例子:

股票绝对价格的涨跌显然不能满足正态分布,Bachelier (1900) 当时就犯了这样的错误。当序列被 Osborne 处理过之后:,开始关注相对变化,这个序列才变得更「平稳」了。

反复做差分变换 ,直到时间序列变得「平稳」为止,做的差分变换的次数即为 Order of integration 。一条时间序列整体随时间变化的趋势消除,因而可以关注一些在整体变化之外的那些涨落,序列也因此变得相对更「平稳」。关于差分变换直至「平稳」的一个好例子就是「抑制了房价」「抑制了房价的增长」「抑制了房价增长的势头」「抑制了房价过快增长的势头」——经过多次差分变换,直到最终「抑制……增长」,得到了一条平稳的时间序列。

关于强平稳和弱平稳的差别:

强平稳是事实上的平稳(同分布);

弱平稳是统计量在观测意义上的平稳(均值、方差)。

第二个问题,均衡跟稳定没有关系。

国家规定了某个商品的价格,这情况完全不均衡,但是巨稳定。

一般均衡达到稳定,跟时间序列的稳定性还是两码事,例如矩可能不存在;又例如我选择的时间序列的时间间隔尺度远小于市场发生响应达到稳定的均衡的时间尺度,得到的序列还是可能是不稳定的。

问题七:怎样用matlab做时间序列平稳性检验

另外对于平稳时间序列有三大建模方法:

1、Box-Jenkins建模方法

2、Pandit-Wu建模方法

3、长自回归、白噪化建模方法

一般用Box-Jenkins建模方法,但Pandit-Wu建模方法更简单。

把数据转化为时间序列数据在估计,函数为y=iddata(x)

再给你举个例子(不是很严格);

x=[2;2.5]

for k=1:198

x(k+2)=0.7*x(k+1)+0.2*x(k)+3*randn(1,1);

end

clear k

plot(x)

另外matlab有平稳检验的函数。函数说明如下:

dfARDTest Augmented Dickey-Fuller unit root

test for AR model with drift

dfARTest Augmented Dickey-Fuller unit root

test for zero-drift AR model

dfTSTest Augmented Dickey-Fuller unit root

test for trend-statio场ary AR model

ppARDTest Phillips-Perron unit root test for

AR(1) model with drift

ppARTest Run Phillips-Perron unit root test

for zero-drift AR(1) model

ppTSTest Phillips-Perron unit root test for

trend-stationary AR(1) model

实际上时间序列x(t)可能有趋势因素,有季节因素,有异常因素,有异方差情形

如有趋势因素,要得到平稳的序列有如下方法

Box-Jenkins建模方法是差分,再用ADF检验,不行就再差分,再用ADF检验

直到通过ADF检验

Pandit-Wu建模方法样本减去平均值

如有季节因素,就用HEGY检验,在季节差分。得到平稳的序列

如有异常因素,就就用异常值检验。

如有异方差(用Ljung-Box Q统计量检验),就用ARCH,或GARCH模型

模型定阶有很多方法:

1,残差方差图定阶

2、F检验定阶

3、AIC,BIC定阶...余下全文>>

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