时间序列分析讲义 第02章 滞后算子
时间序列分析法讲义
2004
(4) 1451604 1494570 1478651 1577307 6002132
季别累计
(5) 5277839 5503950 5333203 5724816 21839808
季别平均 季节指数
(6) 1319460 1375988 1333301 1431204 1364988
(7) 0.9666 1.0081 0.9768 1.0485 4.0000
97
8
20 -1 503 - 1
07
50
3
20 0 526 0 0 08
20 1 559 55 1
09
9
解:设t表示年次,y表示年发电量,则方成为:y=a+bt
a y 2677 535.4
n5
b ty 278 27.8 t 2 10
y=535.4+27.8t
当t=3时,y=618.8
指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。 也用于中短期经济发展趋势预测,
(1) 一次指数平滑法(单重指数平滑法)
X t1
S (1) t
X t
(1
)S
(1) t 1
一次指数平滑法的初值的确定有几种方法
(A) 取第一期的实际值为初值(数据资料较多);S0(1) X1 (B) 取最初几期的平均值为初值(数据资料较少)。
2、指数的分类 (1)个体指数:反映某一具体经济现象动态变动的相
对数
(2)综合指数:反映全部经济现象动态变动的相对数
(3)数量指标指数:它是表明经济活动结果数量 多少的指数。
(4)质量指标指数:它是表明经济工作质量好坏 的指数。
(5)定基指数:它是指各个指数都是以某一个固 定时期为基期而进行计算的一系列指数。
时间序列分析(第一章、第二章)2PPT课件
精选
单摆的120个观测值(a=-1.25):
12
x 10 3
2
10Biblioteka -1-2-3
-4 0
20
40
60
80
100
120
精选
精选
(2.1)平稳解
精选
精选
习题2.1(因果性)
精选
概念
精选
精选
精选
精选
精选
精选
精选
精选
精选
定理2.1的证明
精选
精选
Wold系数的递推公式
精选
通解与平稳解的关系
80
100
120
精选
单摆的120个观测值(a=-0.85):
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
0
20
40
60
80
100
120
精选
单摆的10000个观测值(a=1):
100 80 60 40 20 0 -20 -40 -60 -80 0
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000
精选
Levinson递推公式
精选
精选
偏相关系数
精选
AR序列的偏相关系数
精选
精选
AR序列的充分必要条件
精选
定理4.3的证明(1)
精选
定理4.3的证明(2)
精选
定理4.3的证明(3)
精选
精选
定理4.3的证明(4)
精选
精选
本节内容的应用意义
精选
精选
§例5.1 AR(1)序列
滞后算子解卡特兰数
滞后算子解卡特兰数1.引言1.1 概述概述:滞后算子和卡特兰数作为数学中的重要概念,在组合学、代数学、计算机科学、物理学等领域都有广泛的应用。
滞后算子是一种基本的线性代数运算符,它将数列中的每一项向后移动一位,并在首位添加一个给定的值。
而卡特兰数则是一系列极其重要且有趣的数列,描述了许多组合问题的解决方案的总数。
本文旨在探讨滞后算子是如何解卡特兰数的,并讨论其在组合问题中的应用。
我们将首先介绍滞后算子的概念和特点,包括其定义、运算规则以及具体的应用案例。
随后,我们将对卡特兰数的定义和性质进行详细阐述,包括其递推公式、递归关系和常见的数学性质。
在正文部分,我们将会详细介绍滞后算子解卡特兰数的方法和应用。
通过引入滞后算子,我们可以将卡特兰数的计算问题转化为代数问题,从而简化计算过程。
我们将会讨论不同的解决方法,并比较它们的优缺点。
此外,我们还将探讨滞后算子解卡特兰数在实际应用中的一些具体案例,例如计算树的种类、括号匹配问题等。
最后,我们将对滞后算子解卡特兰数的方法和结果进行分析和讨论。
通过比较不同的解决方案,我们可以评估其在不同情境下的适用性和效果。
同时,我们也将对滞后算子解卡特兰数的局限性进行探讨,并提出可能的改进方向。
通过本文的研究,我们希望能够深入理解滞后算子解卡特兰数的原理和应用,并且为相关领域的学术研究和实际应用提供一定的参考和借鉴。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应包括文章的主要分节和各分节的主题或内容简介,以便读者在阅读前能够大致了解全文的结构和内容安排。
根据给出的文章目录,可以编写如下文章结构部分的内容:2. 正文2.1 滞后算子的概念和特点2.2 卡特兰数的定义和性质在本文的正文部分,我们将首先介绍滞后算子的概念和特点。
通过对滞后算子的详细解释,读者可以全面了解滞后算子的定义及其在问题求解中的作用。
接着,我们将介绍卡特兰数的定义和性质。
卡特兰数作为组合数学中的一个重要概念,具有许多重要的性质和应用,在各种问题中都有广泛的应用。
时间序列分析课件讲义
3.5E+09 3.0E+09 2.5E+09 2.0E+09 1.5E+09 1.0E+09
5.0E+08 99:01 99:07 00:01 00:07 01:01 01:07 02:01 02:07
Y
8
单变量时间序列分析
趋势模型
确定型趋势模型
平滑模型 季节模型
水平模型
加法模型
9
乘法模型
ARMA模型 ARIMA模型 (G)ARCH类模型
42
(2)ADF检验 DF检验只对存在一阶自相关的序列适用。 ADF检验 适用于存在高阶滞后相关的序列。 y = y t 1 + t
表述为
y t = y t 1 + t
t
存在高阶滞后相关的序列,经过处理可以表述为 y t = y t 1 + 1yt 1+ 2yt 2 + ....... + p1yt p1 + t 上式中,检验假设为
34
特别地,若 其中,{ t }为独立同分布,且E( t ) = 0,
D( t )
2 = <
yt= y t 1+ t
t = 1,2,......
,则{
(random waik process) 。可以看出,随机游动过程是 单位根过程的一个特例。
yt }为一随机游动过程
(2) 季节差分
3. 随机性
23
(四)ARMA模型及其改进 1. 自回归模型 AR(p) 模型的一般形式
( B) yt
=
et
AR (p) 序列的自相关和偏自相关 rk :拖尾性 k :截尾性
时间序列分析讲义(2)
(3) 最大似然估计法(MLE )首先大家打开教材第43页看,我们纠正教材中的错误。
它说: “对于一组相互独立的随机变量),,2,1(,T t tx =,当得到一个样本),,,(21T x x x 时,似然函数可表示为∏===T t t x f x f x f x f T x x x L 1)()2()2()1(),,2,1(γγγγγ 式中),,,(21k γγγγ =是一组未知参数”。
我们知道时间序列一般不是独立的,而是相依的离散时间随机过程。
因此,得到的样本),,,(21T x x x 不可能是相互独立的,似然函数绝不是以上概率密度乘积的形式。
所以,教材中这一段是错误的。
似然函数在估计理论中有着根本的重要性的一个原因是因为“似然原理”。
这个原理说:已知假定的模型是正确的,数据非得告诉我们的关于参数的全部包含在似然函数中,数据的所有其他方面是不切题的。
实际上,一般的ARMA 过程(含AR 、MA 过程)参数的最大似 然估计计算过程很复杂。
至少有三种方法写出精确的似然函数:向后预报法、递推预报法、状态空间与卡尔曼(Kalman )滤波法。
我们讲只对递推预报法最简要介绍,从而为引出模型选择的AIC 、BIC 信息准则铺平道路。
我们先以最简单的因果的AR(1)过程的MLE 为例,说明MLE 的主要思想。
考虑因果的AR(1)过程,满足模型tu t X t X +-+=110φφ, ),0(~2σN IID t u , 且11<φ。
则均值为 )(110t X E =-=φφμ。
我们以),1,(2σφμ为三个未知参数,而)11(0φμφ-=不作独立的未知参数。
模型中心化为 tu t X t X +--=-)1(1μφμ。
设已得到了样本值),,,(21T x x x 。
则关于参数),1,(2σφμ的似然函数为 )2,1,;1()2,1,;12()2,1,;2,,2,11()2,1,;1,,1(),,2,1;2,1,(σφμσφμσφμσφμσφμx f x x f T x x x T x f T x x T x f Tx x x L ⨯---= 联合概率密度在样本值),,,(21T x x x 处的值写为条件概率密度和最后一个无条件概率密度的乘积。
计量经济学:平稳时间序列分析-差分方程与延迟算子
y1 的递归解法 y0 y1 0 y1 y0 1
y2 y1 2 yt yt 1 t
得到
yt t 1 y1 t 0 t 11 t 1 t
p 1 p 0 0 0 0 , 1 0 t 0 Vt 0 0
yt y t 1 t yt 2 yt p 1
(i k )
p
, ,
1 2 p
是矩阵F的相异特征根。
当 i 1, i 1,2, p 时,系统
yt 1 yt 1 2 yt 2 p yt p t
是稳定的。
特别,具有相异特征值的二阶差分方程的解
yt 1 yt 1 2 yt 2 t
写成矩阵形式
yt 1 2 3 y t 1 1 0 0 yt 2 0 1 0 yt p 1 0 0 0
令
p 1 p yt 1 t y 0 0 0 t 2 0 0 yt 3 0 1 0 yt p 0
2、具有重复特征根的p阶差分方程的通解
利用约当分解
F MJM
J1 0 J 0 0 0
1
J2
i 0 0 0 , 其中J 0 i 0 Js 0
1
i
0 0 0
0 1
0 0
i 0
1
1
t
21
时间序列分析讲义(上)
39
• 滞后k偏自相关函数 可由下式计算:
1 k10 k21
2
k11
k20
kk k1 kk k2
k k1k1 k2k2 kk 0
• 样本偏自相关函数 ˆ k k 可由
ˆ1 k1ˆ0 k2ˆ1
ˆ2
k1ˆ1
k2ˆ0
kk ˆk1 kk ˆk2
序列长度为 N 的观察值序列 x1,x2, ,xN
• 随机序列和观察值序列的关系
– 观察值序列是随机序列的一个实现 – 我们研究的目的是想揭示随机时序的性质 – 实现的手段都是通过观察值序列的性质进行推断
3
下面是几个常见的时间序列观察值序列的点图:
时序图1.1
4
时序图1.2
• 德国业余天文学家施瓦尔发现太阳黑子的活动具有 11年左右的周期
ARMA模型,简记 ARM(pA,q)
36
特别: q0,ARM A(p,0)
xtp00, 1xt1 pxtp t C t为白噪声序列,Var(t )2
称为P阶自回归模型,也称AR模型,简记 A R ( p )
p0,ARM A(0,q) xt t 1t1 qtq C q 0 t为白噪声序列,Var(t ) 2
其中 为均值,且有 C11 p
B 1 1 B p B P 、 B 1 1 B q B q
分别称为P阶自回归因 三种模型的性质
为了进一步识别模型,还需要引入另外一个重要数字特 征—偏相关函数。 • 偏自相关函数定义 对于平稳AR(p)序列,所谓滞后k偏自相关函数就是指 在给定中间k-1个随机变量 xt1,xt2, ,xtk1的条件下, 或者说,在剔除了中间k-1个随机变量的干扰之后, 对 影响的相关度量,记 kk
时间序列分析方法精讲课件
DF和麦金农检验值
在 =1的虚拟假设下,且把惯常计算的t统计量称为 (tau)统计量。迪基和富勒曾在蒙 特卡罗模拟的基础上算出一个统计量的临界值表。文献中 检验叫做迪基-富勒(DF) 检验,以纪念它的发现人。注意,如果 =1的虚拟假设被拒绝( 即表示时间序列是平 稳的),则可使用平常的“学生”t检验。然而这些表达还不够实用,随后,麦金农 (Mackinnon)又通过蒙特卡罗模拟将表加以扩充。ET、MICRO TSP、EVIEWS等统计 软件包都给出有DF统计量的迪基-富勒和麦金农临界值。 如果所计算的统计量的绝对值( 即超过DF或麦金农DF临界的绝对值,则不拒绝所给时 间序列是平稳的假设,而反过来,如果它小于临界值,则时间序列是非平稳的。 由于理论上和实践上的原因,人们用以下形式的回归做迪基-富勒检验
选看一些我国经济时序数据
在做任何时间序列的分析时,通常第一步工作是先看看数据的的图形。我们上图所画的时间序列得 到的第一个印象是出口和进口都有一个上升的趋势,虽然这个趋势并不光滑,其实这些时间序列都是非 平稳时间序列(nonstationary time series)的例子。
平稳时间序列概念
如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数,并且在任何两时期之间的 协方差值仅依赖于该两时期间的距离或滞后,而不依赖于计算这个协方差的实际 时间,就称它为平稳的。
时间序列分析讲义 第02章 滞后算子
第二章 滞后算子及其性质滞后算子是对时间序列进行动态线性运算的主要工具,利用滞后算子可以使得一些非线性运算非常简洁。
§2.1 基本概念时间序列是以观测值发生的时期作为标记的数据集合。
一般情况下,我们是从某个特定的时间开始采集数据,直到另一个固定的时间为止,我们可以将获得的数据表示为:),,,(21T y y y如果能够从更早的时间开始观测,或者观测到更晚的时期,那么上面的数据区间可以进一步扩充。
相对而言,上述数据只是一个数据的片段,整个数据序列可以表示为:+∞=-∞==t t t T y y y y }{),,,,,,(21例2.1 几种代表性的时间序列(1) 时间趋势本身也可以构成一个时间序列,此时:t y t =;(2) 另一种特殊的时间序列是常数时间序列,即:c y t =,c 是常数,这种时间的取值不受时间的影响;(3) 在随机分析中常用的一种时间序列是高斯白噪声过程,表示为:t t y ε=,+∞=-∞=t t t }{ε是一个独立随机变量序列,每个随机变量都服从),0(2σN 分布。
时间序列之间也可以进行转换,类似于使用函数关系进行转换。
它是将输入时间序列转换为输出时间序列。
例2.2 几种代表性的时间序列转换(1) 假设t x 是一个时间序列,假设转换关系为:t t x y β=,这种算子是将一个时间序列的每一个时期的值乘以常数转换为一个新的时间序列。
(2) 假设t x 和t w 是两个时间序列,算子转换方式为:t t t w x y +=,此算子是将两个时间序列求和。
定义2.1 如果算子运算是将一个时间序列的前一期值转化为当期值,则称此算子为滞后算子,记做L 。
即对任意时间序列t x ,滞后算子满足:1)(-≡t t x x L (1)类似地,可以定义高阶滞后算子,例如二阶滞后算子记为2L ,对任意时间序列t x ,二阶滞后算子满足:22)]([)(-=≡t t t x x L L x L (2)一般地,对于任意正整数k ,有:k t t k x x L -=)( (3)命题2.1 滞后算子运算满足线性性质: (1) )()(t t x L x L ββ= (2) )()()(t t t t w L x L w x L +=+证明:(1) 利用滞后算子性质,可以得到:)()(1t t t x L x x L βββ==-(2) )()()(11t t t t t t w L x L w x w x L +=+=+-- End 由于滞后算子具有上述运算性质和乘法的交换性质,因此可以定义滞后算子多项式,它的作用是通过它对时间序列的作用获得一个新的时间序列,并且揭示这两个时间序列之间的关系。
时间序列分析课件
模型的诊断
残差诊断
检查模型是否符合残差的正态性和 平稳性,如是否存在自相关性等。
精度评估
使用MAPE、RMSE等指标对预测值 和实际值的误差进行评价。
过度拟合
注意模型过度拟合数据,需要在稳 定性和预测精度之间寻找平衡点。
时间序列模型的应用
股票价格的时间序列 分析
利用ARIMA模型对股票价格进行 预测和交易策略的优化。
真实案例:COVID-1 9疫情数据的时间序列分 析
数据收集
收集全球COVID-19疫情历史数据, 包括新增确诊、治愈、死亡等。
数据可视化
数据分析和预测
使用时间序列图表和热力图等方式, 使用ARIMA模型对未来疫情趋势进 展示疫情随时间和地域的变化趋势。 行预测和分析。
宏观经济指标的时间 序列分析
理解各项经济数据的趋势和关系, 对政策制定具有重要意义。
人口统计数据的时间 序列分析
预测社会变化,如人口流动、城 市化趋势等。
时间序列分析的未来展望
机器学习与数据挖掘
在更大的数据集上应用机器学习和 数据挖掘技术,进行复杂变量和非 线性关系的预测。
动态因果模型
建立具有时间约束和因果关系的复 杂模型,包括时间滞后、时间间隔 等。
差分技术
减少时间序列的非平稳性,包括一阶差分、季节性差分 等。
ARIMA模型
1
自回归模型
当前值受前阶数的过去值和噪声的影响。
2
差分
将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。
3
移动平均模型
误差受前阶数的过去误差和噪声的影响。
Байду номын сангаас
ARMA模型
1 自回归模型
2 移动平均模型
时间序列分析基本知识讲解
Y_D1 2
1.0
38路漫漫其悠远季节差分对于观察时间的间隔为季度的时间序列且波动呈现年度周期性时以下的一阶季节差分变换就可以消除该周期性39路漫漫其悠远某股票的走势图40路漫漫其悠远41路漫漫其悠远42路漫漫其悠远某市19851994年各月的工业生产总值43路漫漫其悠远44路漫漫其悠远45路漫漫其悠远46路漫漫其悠远最终选定的模型形式为arima110010saic64085947路漫漫其悠远和的假设检验48路漫漫其悠远样本自相关函数的求解?称为时间序列在迟滞lag为k处的样本自相关函数sampleautocorrelationfunctionsacf
……
代入下式 ,
St xt(1)St 1
S tx t( 1 )x t 1( 1 )2 x t 2( 1 )3 x t 3 ( 1 )t 1 x 1 ( 1 )tS 0
(1)(1)2(1)t1(1)t 11 ((11 ))t(1)t
当 t时,(1)t 0,系数之和→1。
不同历史值获得的权重值递减情形
n
SS(E ) xt St1 2 i1
n
xt St1 2
MSE t1 n
n
xt St1
MAE t1 n
一期预测误差平方 平均平方误差 平均绝对误差
拟合效果与预测效果
对历史值的拟合效果好
=?对未来值的预测效果好
1.3 ARIMA模型
ARIMA模型是由Box和Jenkins(1970)提 出的一套比较成熟的时间序列建模方案, 他们定义了建模的三个主要阶段:
(1)数据图检验法
平面直角坐标系中将所研究的时间序列绘 成线图,观察其是否存在周期性或趋势性。 若周期性和趋势性均不明显,就认为序列 是平稳的。
时间序列分析基本知识讲解
时间序列分析基本知识讲解时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行统计分析和预测的方法。
它是统计学中的一个重要分支,在许多领域中都有广泛的应用,例如经济学、金融学、气象学等。
在时间序列分析中,我们通常假设观察到的数据是由内部的趋势、季节性和随机性构成的。
首先要介绍的概念是时间序列。
时间序列是按时间顺序记录的一组数据点,其中每个数据点代表某个变量在特定时间点的观测值。
每个数据点可以是连续的时间单位,如小时、天、月或年,也可以是离散的时间单位,如季度或年度。
时间序列数据通常包含趋势、季节性和随机成分。
趋势是时间序列长期上升或下降的的总体倾向,它可以是线性的,也可以是非线性的。
季节性是周期性出现在时间序列中的模式,它在一年中的特定时间段内循环出现,如一年中的季节、月份或周几。
随机成分是不可预测的随机波动,可能是由于外部因素或不可预见的事件引起的。
时间序列分析的目标通常有三个:描述、检验和预测。
描述的目标是对时间序列的特征进行统计分析,通过计算均值、方差、自相关系数等指标来揭示数据的规律和模式。
检验的目标是验证时间序列数据是否满足一定的假设条件,例如平稳性、白噪声等。
预测的目标是基于已有的时间序列数据来预测未来的值。
预测方法可以是单变量的,只使用时间序列自身的历史数据来进行预测;也可以是多变量的,将其他相关变量的信息纳入预测模型。
在时间序列分析中,有一些重要的概念和方法需要掌握。
首先是平稳性。
平稳性是指时间序列的均值、方差和自相关结构在时间上的不变性。
平稳性是许多时间序列模型的基本假设,它能够简化模型的建立和推断。
其次是自相关性。
自相关性是指时间序列中的观测值之间的相关性。
自相关结构可以通过自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)来描述,其中ACF表示不同时滞的自相关系数,PACF表示在剔除之前的滞后时其他滞后效应后,特定滞后的自相关系数。
另外,还有移动平均、自回归过程和ARMA模型等重要的方法和模型。
第二章 时间序列分析的基本概念
一、两种不同的平稳性定义
(一)严平稳(strictly stationary)时间序列
若时间序列{ X t }的概率分布不随时间的平移 而改变,则称{ X t }为严平稳时间序列.
即对于任何正整数 m 和整数t1 t2 ... tm ,此 序列中的随机变量X t1 s , X t2 s ,..., X tm s 的联合分 布函数与整数 s 无关,亦即
X t ,t T
其中,T 表示时间t 的变动范围,对每个 固定的时刻 t 而言,X t 是一随机变量,这些随 机变量的全体就构成一个随机过程.
(二)特征:
1、从顺序角度来看,随机过程是随机变量的 集合;构成随机过程的随机变量是随时间产生 的,在任意时刻,总有随机变量与之相对应. 2、从试验角度来看,若对事物变化的全过程 进行一次观测,得到的结果是时间的函数,但 对同一过程独立地重复多次进行观测,所得的 结果是不相同的.
Ft1 ,t2 ,...,tm (a1 , a2 ,...am ) Ft1 s ,t2 s ,...,tm s (a1 , a2 ,...am )
其中,Ft
,t2 ,...,tm 是X t1 , X t2 ,..., X tm 1
的联合分布函数,
Ft1 s ,t2 s ,...,tm s 是 X
2、性质 (1) (t , t ) 1
(2)对称性
(t, s) (s, t )
(3)非负定性
四、时间序列的运算
是指对一个或几个时间序列进行运算而获得 新的时间序列.
(一)时间序列的线性运算
对于时间序列{ X t }, {Yt },
a, b R
令
Z t aX t bYt
时间序列分析入门
AR( p) ARMA( p,0) MA(q) ARMA(0, q)
② ARMA(p,q)的性质
• ARMA(p,q)兼有AR (p)和ARMA(q)的性 质
• 平稳条件:与AR (p)相同 • ARMA(1,1)
xt 1xt1 t 1t1
平稳条件
1 1 t充分大
ARMA(1,1)的自相关函数
• AR(p)的最小二乘估计 • ARMA(p,q)的最小二乘估计
① AR(p)的最小二乘估计
x1, x2 ,, xT
xp1 1xp 2 xp1 p x1 p1
x
p
2
1xp1
2 x p
p x2
p2
xT 1xT 1 2 xT 2 p xT p T
普通最小二乘法
(
B)
q
(
B)
t
t
1 q
(
B)
p
(B)
xt
性质总结
模型
AR(p)
MA(q) ARMA(p,q)
自相关 函数
拖尾
截尾
拖尾
偏自相关 函数
截尾
拖尾
拖尾
平稳的条 特征根在单 无条件平稳 特征根在单
件
位圆外
位圆外
可逆的条 无条件可逆 特征根在单 特征根在单
件
位圆外
位圆外
三. 时间序列模型的估计和预测
• 模型识别与参数估计 • 时间序列预测
主要内容
• 确定性时间序列模型 • 随机时间序列模型及其性质 • 时间序列模型的估计和预测
一. 确定性时间序列模型
• 时间序列:各种社会、经济、自然现象 的数量指标按照时间次序排列起来的统 计数据
时间序列分析的基本概念
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相应旳,严平稳序列旳自有关函数记为:
k
k 0
2.平稳序列旳自协方差序列和自有关函数 列旳性质
(1) k k k k
(2) k 0 k 1
四、白噪声序列和独立同分布序列
1.白噪声(White noise)序列 定义:若时间序列{Xt}满足下列性质:
(1)EX t 0
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3.时间序列旳线性与延迟联合运算
yt=a0xt+a1xt-1+ … +apXt-p t=0,1,2…为时
间序列线性与延迟联合运算。
当ai=1/p,i=0,1,2, …时,{Yt}即为对序列
{Xt}旳移动平均序列。
4.时间序列旳非线性运算 非线性运算旳形式是多种多样旳:如 yt=xt2+axt,yt=xt-1/(1+xt-2)2等。
假如我们能拟定出时间序列旳概率分布, 我们就能够对时间序列构造模型,并描 述时间序列旳全部随机特征,但因为拟 定时间序列旳分布函数一般不可能,人 们愈加注意使用时间序列旳多种特征量 旳描述,如均值函数、协方差函数、自 有关函数、偏自有关函数等,这些特征 量往往能代表随机变量旳主要特征。
2.均值函数 一种时间序列{Xt,t=0, ±1, ±2 ……}旳
5.平稳线性序列 设{at}为正态白 噪声序列,则称序列:
xt
j at j
j
2 j
j
为线性平稳序列。
注:能够证明,{Xt}为一宽平稳序列。
七、偏自有关函数
偏自有关函数:指扣除Xt和Xt+k之间旳随机
变量Xt+1,Xt+2, …Xt+k-1等影响之后旳Xt和
第2章时间序列分析的基本概念
χ2拟合优度检验
比较麻烦
J-B统计量及相伴概率P
相伴概率 P >0.05,接受原假设,认为序列服从正态分布。
独立性检验
即为纯随机性检验
Bartlett定理:
如果一个时间序列是纯随机的,得到一个观察期数为n
的观察序列,那么该序列的延迟非零期的样本自相关系
数将近似服从均值为零,方差为序列观察期数倒数的正
LB统计量:Box和Ljung共同推导出
结论:
当统计量的相伴概率P >0.05时,接受原假设,认为序列 为纯随机序列。
离群点的检验与处理
离群点是指一个时间序列中,远离序列一般水平 的极端大值和极端小值,也称为奇异值或野值。
形成离群点的原因是多种多样的:例如由于数据 传输过程、采样及记录过程中发生信号失真或丢 失等而产生,又如研究现象本身由于受各种偶然 非正常的因素影响而形成离群点等等。
平稳过程
平稳过程:随机过程处于某种平稳状态,其主要 性质与变量之间的时间间隔有关,而与所考察的 起始点无关。 平稳过程的分类: 严平稳 宽平稳
6
严平稳 (strictly stationary)
严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义,它认为只有当过 程所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时,该 随机过程才能被认为平稳。
定义:有限维分布关于时间是平移不变的
设随机过程{X(t),t∈T}对任意的t1,…,tn∈T和任意的h有 (X(t1 +h),X(t2 +h), …,X(tn +h) )和(X(t1),X(t2),…,X(tn))具有相同 的联合分布,记为
d
(X(t1 +h),X(t2 +h), …,X(tn +h) )=(X(t1),X(t2),…,X(tn)) 则称过程{X(t),t∈T}是严平稳的。
时间序列分析第二章
delta )。
1, 0,
t t
s s
为Kronecker函数(
Kronecker
标准正态白噪声序列时序图
白噪声序列的性质
❖ 无记忆性
▪ 各序列值之间没有任何相关关系,即为 “没有记忆”的序 列
(k)0, k0
❖ 方差齐性
varXt(0)2
白噪声序列的检验
❖ 检验原理 ❖ 假设条件 ❖ 检验统计量 ❖ 判别原则
❖ 平稳时间序列(尤其是平稳正态分布时间序列)在实际研 究中非常少见。
平稳性的检验(图检验方法)
❖ 时序图检验
▪ 根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质,平稳 序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值 附近随机波动,而且波动的范围有界、无明显趋势 及周期特征
❖ 自相关图检验
▪ 平稳序列通常具有短期相关性。该性质用自相关系 数来描述就是随着延迟期数的增加,平稳序列的自 相关系数会很快地衰减向零
❖自协方差 (t,s ) E (X tt)X (ss)
❖自相关系数 (t,s) (t,s)
DXt DXs
平稳时间序列的统计定义
❖ 满足如下条件的序列称为严平稳序列,Z0,1,2,...
正 整 数 m , t 1 , t 2 ,, t m Z , 以 及 Z , 有
F t 1 , t 2 t m ( x 1 , x 2 ,, x m ) F t 1 , t 2 t m ( x 1 , x 2 ,, x m )
证明:
性质1显然成立,往证性质2,只需注意到对于任意 aRn,
aTΓa
a0n1
n i1
nj1aiaj (ti tj)
E
n i1
nj1aiaj Xti
《时间序列分析》期末复习——【计量经济学】
1.2 时间序列模型的分类(AR、MA、ARMA、ARIMA 过程)
(1)自回归过程,AR(p): xt = 1 xt-1 + 2 xt -2 + … + p xt-p + ut (2)移动平均过程,MA(q): xt = ut + 1 ut -1 + 2 ut -2 + … + q ut - q
自相关函数定义
以滞后期 k 为变量的自相关系数列
k =
Cov(xt , xtk ) = k , Var(xt ) Var(xtk ) 0
k = 0, 1, …, K
称为自相关函数。
● 自回归(AR)过程的自相关函数呈拖尾特征。移动平均(MA)过程的自相关 函数呈截尾特征。
●
相关图
rk
=
Ck C0
= (0.8)k Cos(0.5 k+2) + 0.5 (0.7) k + 0.7 (- 0.5)k 的衰减特征。
.4
RHO
.2
.0
-.2
-.4
-.6Biblioteka -.824
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
(file:5correfuction,rho) EViews 操作:建立一个 k=25 的 EViews 文件,点击 Quick 键,选 Generate series 功能,输入以下命令。
指数或正弦衰减。
k =1, 2 时有两个峰值然后截尾。
k =1, 2 有两个峰值然后截尾。
指数或正弦衰减。
k =1 有峰值然后按指数衰减。
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第二章 滞后算子及其性质滞后算子是对时间序列进行动态线性运算的主要工具,利用滞后算子可以使得一些非线性运算非常简洁。
§2.1 基本概念时间序列是以观测值发生的时期作为标记的数据集合。
一般情况下,我们是从某个特定的时间开始采集数据,直到另一个固定的时间为止,我们可以将获得的数据表示为:),,,(21T y y y如果能够从更早的时间开始观测,或者观测到更晚的时期,那么上面的数据区间可以进一步扩充。
相对而言,上述数据只是一个数据的片段,整个数据序列可以表示为:+∞=-∞==t t t T y y y y }{),,,,,,(21例2.1 几种代表性的时间序列(1) 时间趋势本身也可以构成一个时间序列,此时:t y t =;(2) 另一种特殊的时间序列是常数时间序列,即:c y t =,c 是常数,这种时间的取值不受时间的影响;(3) 在随机分析中常用的一种时间序列是高斯白噪声过程,表示为:t t y ε=,+∞=-∞=t t t }{ε是一个独立随机变量序列,每个随机变量都服从),0(2σN 分布。
时间序列之间也可以进行转换,类似于使用函数关系进行转换。
它是将输入时间序列转换为输出时间序列。
例2.2 几种代表性的时间序列转换(1) 假设t x 是一个时间序列,假设转换关系为:t t x y β=,这种算子是将一个时间序列的每一个时期的值乘以常数转换为一个新的时间序列。
(2) 假设t x 和t w 是两个时间序列,算子转换方式为:t t t w x y +=,此算子是将两个时间序列求和。
定义2.1 如果算子运算是将一个时间序列的前一期值转化为当期值,则称此算子为滞后算子,记做L 。
即对任意时间序列t x ,滞后算子满足:1)(-≡t t x x L (1)类似地,可以定义高阶滞后算子,例如二阶滞后算子记为2L ,对任意时间序列t x ,二阶滞后算子满足:22)]([)(-=≡t t t x x L L x L (2)一般地,对于任意正整数k ,有:k t t k x x L -=)( (3)命题2.1 滞后算子运算满足线性性质: (1) )()(t t x L x L ββ= (2) )()()(t t t t w L x L w x L +=+证明:(1) 利用滞后算子性质,可以得到:)()(1t t t x L x x L βββ==-(2) )()()(11t t t t t t w L x L w x w x L +=+=+-- End 由于滞后算子具有上述运算性质和乘法的交换性质,因此可以定义滞后算子多项式,它的作用是通过它对时间序列的作用获得一个新的时间序列,并且揭示这两个时间序列之间的关系。
显然,滞后算子作用到常数时间序列上,时间序列仍然保持常数,即:c c L =)(。
§2.2 一阶差分方程利用滞后算子,可以将前面的一阶差分方程表示成为滞后算子形式:t t t t t w y L w y y +=+=-φφ1 (4)也可以表示为:t t w y L =-)1(φ (5)在上述等式两边同时作用算子:)1(22t t L L L φφφ++++ ,可以得到:t t t t t t w L L y L L L )1()1)(1(φφφφφ+++=-+++计算得到:t t t t t t w L L y L )1()1(11φφφ+++=-++利用滞后算子性质得到:0111w w w y y t t t t t φφφ+++++=--+ (6)上述差分方程的解同利用叠代算法得到的解是一致的。
注意到算子作用后的等式:t t t t t t y y y L L L 1)1)(1(+-=-+++φφφφ如果时间序列t y 是有界的,即存在有限的常数M ,使得任意时间均有:M y t ≤||,并且1||<φ,则上式当中的尾项随着时间增加趋于零。
从而有:t t t t t y y L L L =-+++∞→)1)](1[(lim φφφ (7)如果利用“1”表示恒等算子,则有:1)1)](1[(lim =-+++∞→L L L t t t φφφ (8)记(需要注意的是,这里只是表示一个运算符号):)]1[(lim )1(1t t t L L L φφφ+++=-∞→- (9)因此得到了“逆算子”的表达式,这类似于以滞后算子为变量的函数展开式。
定义2.2 当1||<φ时,定义算子)1(L φ-的逆算子为1)1(--L φ,它满足:(1) I L L L L =--=----)1()1()1)(1(11φφφφ (10) 其中I 表示单位算子,即对任意时间序列t y ,有:t t y y I =)( (2) 在形式上逆算子可以表示为:∑=-∞=-01)1(j j j L L φφ (11)这表示逆算子作为算子运算规则是:对于任意时间序列t y ,有:∑=∑=-∞=-∞=-01)()1(j j t j j t j j t y yL y L φφφ当1||≥φ时,逆算子1)1(--L φ的定义以后讨论。
如果时间序列t y 是有界的,则一阶差分方程的解可以表示为:∑=+++=∞=---0221j j t j t t t t w w w w y φφφ可以验算上述表达式确实满足一阶线性差分方程。
但是解并惟一,例如对于任意实数0a ,下述形式的表达式均是方程的解。
∑+=∞=-00j j t j tt w a y φφ上述差分方程的解中含有待定系数,这为判断解的性质留出一定的余地。
§2.3 二阶差分方程我们考察二阶差分方程的滞后算子表达式:t t t t w y y y ++=--2211φφ将其利用滞后算子表示为:t t w y L L =--)1(221φφ (12)对二阶滞后算子多项式进行因式分解,即寻求1λ和2λ使得:])(1[)1)(1()1(2212121221L L L L L L λλλλλλφφ++-=--=--显然1λ和2λ是差分方程对应的特征方程的根:0212=--φλφλ (13)当特征根1λ和2λ落在单位圆内的时候(这也是差分方程的稳定性条件),滞后算子多项式分解为:++++=--3312211111)1(L L L L λλλλ, ++++=--3322222121)1(L L L L λλλλ这时二阶差分方程解可以表示为:t t w L L y 1211)1()1(----=λλ注意到算子分式也可以进行分项分式分解(如此分解需要证明,参见Sargent ,1987,p. 184):⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=--)1()1()(1)1)(1(122112121L L L L λλλλλλλλ 将上述表达式带入到二阶差分方程解中:() ++++++=+++++++-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=--222221112211212222221121221121)()()(11)(1)1()1()(1t t t t t t w c c w c c w c c w L L L L w L L y λλλλλλλλλλλλλλλλ 其中:2111λλλ-=c ,1222λλλ-=c利用上述公式,可以得到外生扰动的动态反应乘子为: jj tjt c c w y 2211λλ+=∂∂+, ,1,0=j (14) 上述利用滞后算子运算得到的乘数与以前所得完全一致。
例2.3 对于二阶差分方程而言,其特征方程是:0212=--φλφλ得到特征根为:)4(212111φφφλ++=,)4(212112φφφλ+-=上述方程的稳定性与滞后算子多项式的根落在单位圆内是一致的。
§2.4 p 阶差分方程上述算子多项式的分解方法可以直接推广到p 阶差分方程情形。
将p 阶差分方程表示成为滞后算子形式:t t p p w y L L L =----)1(221φφφ (15)将上式左端的算子多项式分解为:)1()1)(1()1(21221L L L L L L p p p λλλφφφ---=---- (16) 这相当于寻求),,(1p λλ 使得下述代数多项式恒等:)1()1)(1()1(21221z z z z z z p p p λλλφφφ---=---- (17)定义1-=z λ,则可以将上述多项式表示成为:)())(()(212211p p p p p λλλλλλφλφλφλ---=------ (18) 这意味着算子多项式的分解,就相当于求出差分方程特征方程的根。
如果差分方程的根相异,且全部落在单位圆内,则可以进行下述分式分解:)1()1()1()1()1)(1(1121121L c L c L c L L L p p p λλλλλλ-++-+-=--- (19)通过待定系数法,可以得到上述分式中的参数为:112111----+++=p pp p p i i c λλλλ ,p j ,,2,1 = (20)显然有:121=+++p c c c (21) 利用上述算子多项式分解,可以得到差分方程的解为:+++++++++++++=++++++++++++=-++-+-=----=--j p jp p j j p p p p p tp p p t t tp p t t tp p t w c c c w c c c w c c c w L L c w L L c w L L c w L c w L c w L c w L L L y )()()()1()1()1()1()1()1()1(1221112211212222222221112211221λλλλλλλλλλλλλλλφφφ (22) 通过上述方程通解,可以得到动态反应乘子为: jp p j j t jt c c c w y λλλ+++=∂∂+ 2211, ,2,1=j (23) 命题2.2 外生变量t w 对t y 现值的影响和外生变量t w 持续扰动对t y 的动态影响乘子是:p pj j t j t y w βφβφβφβ----=⎪⎭⎫⎝⎛∑∂∂∞=+ 221011 p j t j t t j t t j t j w y w y w y φφφ----=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡∂∂++∂∂+∂∂+++++∞→ 21111lim 证明:将差分方程的解表示为: +++=--33221t t t t w w w y ϕϕϕ, 其中:][11jp p j j c c λλϕ++= , ,2,1=j设:++++=332210)(L L L L ϕϕϕϕϕ 利用算子多项式表示: t t w L y )(ϕ=t w 对t y 现值的影响可以表示为:∑==∑∂∂=⎪⎭⎫ ⎝⎛∑∂∂∞=∞=+∞=+000)(j j j j t j t jj j t j t w y y w βϕϕβββ 注意到:11332210)]1()1[()(---=++++=L L L L L L p λλϕϕϕϕϕ因此有:122111]1[)]1()1[()(------=--=p p p βφβφβφβλβλβϕ长期乘数相当于1=β的情形,从而得到公式所示的公式。