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1、实用标准《应用时间序列分析(第四版)》王燕编著中国人民大学出版社第四章习题71974年1月至1994年12月,某地胡椒价格数据如下:(21行*12列)11021151109311181168111810851135113811351235130112831250121011351085106011021151112712261217121512501210126814021486153415671585171720022086205912501210126814021486153415671585
2、17172002208620592425232621762121200020001850164017001925185018301850179017001700175017751925200019751940188918812000202419001750164916011625160916491640164016201590152614511424142413291199117912851349126512991373144014511376132512611199121912501274136
3、51424142013851321123512151310131913191279148119562165212520871895184018741863183618942105215921312029227024112652329433603686359334823615396343284309433643824326400940004070420042784435477248124908485748654711464048774902488448334903496348044679481045
4、71425038503775335729462342199424202464276329933108272925252457213622722175210020681955195019692025172615791768176616211692163417501620151515081525150213741212119811071052106910501098115011261200119310581043102698097610001210126411501117118811001040102
5、811131154135017221616152514031497152215501575153816501800193322192606256324331检验序列的平稳性文案大全实用标准(Stata语句).dropB-T.generaten=_n.renameAprice.tssetntimevariable:n,1to252delta:1unit.tslineprice=>{price}的时序图由时序图观测得price变化落差很大,该序列不平稳。再看看自相关图:(Stata语句).acpric
6、e=>{price}的自相关图文案大全实用标准短期(延迟阶数为5期及5期以内)来看,自相关系数拖尾;长期来看,自相关系数缓慢地由正转负,一直是下降趋势。序列值之间长期相关,该序列非平稳序列。(Ps.平稳时间序列具有短期自相关性。)结合之前的时序图,发现该序列具有明显的长期趋势。考虑到price是月度数据,因此觉得该序列很有可能还存在季节效应。2检验序列的方差齐性原序列具有长期趋势,所以需要平稳化。先对原序列做一阶差分:(Stata语句).generateDp=D1.price.labelvaria
7、bleDp"firstdifferenceofprice".tslineDp=>{Dp}的时序图(一阶)差分后序列{Dp}的长期趋势不再明显,平稳化效果很好。再看看{Dp}的自相关图:文案大全实用标准(Stata语句).acDp=>{Dp}的自相关图由图可见,短期(5期)内ρk便衰减直逼零值,衰减速度非常快,明显具有短期自相关性。ρk在延迟1期以后,除了当k=30时跳出过阴影范围,其余全都落在2倍标准误的范围内,围绕着零值做很小幅(约±0.1)的波动。因此,{Dp}是平稳的时间序列。平稳性检验通过
8、,看白噪声检验。自相关图明显显示:ρ1≠0,ρ30≠0。因此,{Dp}非白噪声序列,有信息待提取。预处理完毕,开始识别模型:文案大全实用标准(Stata语句).pacDp=>{Dp}的自相关图{Dp}的偏自相关图(1)不考虑季节效应,先试ARIMA模型,再试疏系数模型。①ARIMA模型ⅰ认为ρk和∅kk都拖尾,尝试ARMA(1,1)或者arimaDp,arima(1,0,1)Ps.同arimaprice,arima(1,1,1)参数显著性检验通不过文案大全实用标准结果ⅱ认为ρk1阶
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