时间序列分析复习要点、重点

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1、一.导论1.计量经济学和时间序列分析的区别与联系2.时间序列分析的概念：时间序列分析(Timeseriesanalysis)是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律性的统计方法，是统计学的一个分支。3.时间序列分析的研究对象：时间序列数据4.吋间序列分析的基本思想：样本推断根据系统的有限长度的运行记录(样木数据)，建立能够比较精确地反映吋间序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并借以对系统的未来发展进行预报(时间序列预测)。二.时间序列分析基础1、随机过程(1)含义：在数学上，随机过程被定义为一组随机变量。(2)特征：①从顺序角度来看：

2、随机过程是随机变量的集合；随机变量是随时间产生的，在任意时刻t，总有随机变量Xt与之相对极;事物发展没有必然变化规律。②从数学角度看：不可用吋间t的函数确定的描述。③从试验角度来看：不可重复。(3)重要的随机过程①白噪声过程E(X

3、)=0；Var⑹=o2

4、2k

5、a-y^a£^£2y,=汉w汉S，o++ae2+e,yt=ay{-+£t=^yQ+a'+a'2q+."+尽/—I/=0因此若给定初始值＞，,就可以由€的序列来表示。催分方働动态藏:3、动态乘数和脉冲响应函数对于y,=6^，,^+而言，动态乘数可以定义为动态乘数=^^,/=0,1,2-.将不同时期跨度j的动态乘数按j从小到大的顺序摆放在一起，形成一个路径,就成为了脉冲响应函数。4、滞后算子表达式的运用=咄4++yt=a[Lyt+a1L2yt+£t(1-qL-oc^)yt=£t叫L)=(1——a2L2)滞后算子多项式yt=^L+a,I:)

6、yt+£t(x(L)yt=£(L在这里不仅仅是一个符号，它代表了一种运算过程。滞后算子运算还符合标准的“结合律”与“交换律”等如下运算法则:(1)2?=1(2)对任何常数A取滯后运算还等于原常数，即：UA=A(3)结合与分配律，即：=LPyt^^yt=⑵+广权(4)交换律，即：Lpeyt=e(Lpyt)=yt刺5.时间序列分析的基本步骤1时间序列数据样本峰数据获取与处理2)建立时间序列Eviews基本揉作3模型选取与建立峰平稳模沒或非平稳模型4时间序列《測分析峰

7、指导实践?.X1三、EViews软件的基本操作1rrm11、两个概念：对象

8、和工作文件(1)EViews的核心是对象(Object)对象是指有一定关系的信息或算子捆绑在一起供使用的单元，用EViews工作就是使用不同的对象。(2)对象都放置在对象集合中，其中工作文件(workfilc)是最重要对象集合。2、不同类型数据的导入方法(看ppt)3、EViews软件的基木操作命令创建工作文件：createTJXYa19522000或：workHleTJXYa19522000生成变量序列：seriesxdataxyseriesz=x+yseriesfit=Eql.@coef(l)+Eql.@coef(2)*xgenr变

9、量名=表达式3.EViews软件的基本操作命令常用的运算命令：D(X):X的一•阶差分D(X,n):X的n阶差分LOG(X):自然对数DLOG(X):自然对数增量LOG(X)-LOG(X(-1))EXP(X):指数函数ABS(X):绝对值SQR(X):平方根函数RND：生成0、1间的随机数NRND：生成标准正态分布随机数。四、吋间序列模型选取1.吋间序列的相关检验：平稳性检验和随机性检验时间序列的平稳性检验K困检验一自1^关困困■_VK社pIT检验法3单位根检验1.ARMA模型的结构和统计特征(1)AR(p):乃二c+仍入q+終乃_2+

10、"»+<^乃1+%(2)MA(p)：叉=C+A+&卜1+巧S-2+L(3)ARMA(尸，0):7；=央1+仍7卜2+~4^7卜，6；-6；么--<3么—-戊么回归过程的统计特征yt=(pyt-l+ut当I中