高级计量经济学时间序列分析76页PPT

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计量经济学课件PPT课件

参数估计与假设检验
参数估计方法
最小二乘法是线性回归模型中最常用的参数估计方法，它通过最小化残差平方和来估计模型参数。
参数性质与解释
线性回归模型的参数具有明确的经济学含义，可以解释自变量对因变量的影响程度和方向。
假设检验步骤
假设检验包括提出假设、构建统计量、确定显著性水平和做出统计决策等步骤，用于检验模型参数是否显著不为零。
非线性模型转换方法
多项式回归
通过引入自变量的高次项，将非线性关系转化为线性关系进行处理。
变量变换
对自变量或因变量进行某种函数变换，以改善模型的拟合效果。
非参数回归
不假定具体的函数形式，通过数据驱动的方式拟合非线性关系。
实例分析：金融时间序列预测
数据准备
收集金融时间序列数据，如股票价格、交易量等，并进行预处理。
计量经济学发展
随着计算机技术的发展和大数据时代的到来，计量经济学的研究方法和应用范围不断扩大。
计量经济学研究对象与任务
研究对象
主要研究经济现象中的数量关系，揭示经济变量之间的内在联系和规律。
任务
对经济现象进行定量描述、分析和预测，为经济政策制定和评估提供科学依据。
计量经济学与其他学科关系
与经济学的关系
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍及分类

时间序列分析ppt课件

人口增长预测
要点一
总结词
人口增长预测是时间序列分析在社会科学领域的应用，通过对历史人口数据的分析，可以预测未来的人口增长趋势。
要点二
详细描述
人口增长是一个国家或地区发展的重要指标，对经济、社会、环境等方面都有重要影响。时间序列分析可以帮助政策制定者更好地了解人口增长的趋势和规律，制定出更符合实际情况的政策。通过分析历史人口数据，利用时间序列模型，如ARIMA模型、指数平滑等，可以对未来的人口增长进行预测，为政策制定提供科学依据。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式，这种模式可能是由于季节性因素、周期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征，许多时间序列都表现出季节性。例如，一个表示月度销售的序列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时，需要考虑季节性对模型的影响，以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列的自相关性
总结词
时间序列的自相关性是指时间序列中不同观测值之间的依赖关系。这种依赖关系可以通过自相关系数来衡量，它表示一个观测值与它自身在不同时间滞后的观测值之间的关联程度。
详细描述
自相关性是时间序列分析中的一个重要概念。通过分析自相关系数，可以了解时间序列中观测值之间的依赖关系，从而更好地理解时间序列的性质和规律。自相关性对于预测未来趋势和模式也具有重要意义。

第七章时间序列分析《统计学》PPT课件

以给出ACF的样本形式
n
(xj x)(xjs x)
ˆs js1 n
(xj x)2
称为样本ACF。
j 1
偏相关函数是指在给定 Xt1, Xts1 的条件下，
Xt 与 Xts 之间的相关系数，记为ss 。对AR（p）
过程，偏相关函数有一个递推公式：
1,
s 1
ss
s
s1, j s j
j 1
第七章时间序列分析
7.1 时间序列的基本概念
7.1.1 时间序列的定义
设 T为整数集 Z {0, 1, 2, ,} 的一子集(称为
指标集)，如果对每一 T 中每一元素 t ，都有一
随机变量
X
与其对应，那么就称随机变量的集合
t
{Xt : t T}为一时间序列。
简单地说，所谓时间序列，就是按照某种次
7.1.2 时间序列的自相关系数
设{Xt : t T}为一时间序列，
均值： (t) E(Xt )
自协方差函数：称 Xt 与 Xts 的协方差
(t,t s) Cov(Xt , Xts ) E[(Xt (t))(Xts (t s))]
为{Xt : t T}的自协方差函数。
自相关函数：称 Xt 与Xts 的相关系数
( B) t
t
)
2
,
E ( t

计量经济学第六章-PPT课件

若模型有三个未知数，将数据三等分，分别求出每部分的和，代入方程，得到三个方程，解方程组可获得三个参数的估计值 10
模型的参数估计（续1）

参数的非线性最小二乘估计（第五章）

非线性模型可利用NLS进行参数的精确估计
首先，用param命令对参数赋初值其次，输入方程，对模型进行估计

11

季节增量

若适宜采用加法模型，则季节因子是季节增量某时期实际季节增量(SI)=Y－T
29
季节因子与季节调整（续1）

季节调整
将季节变动从原序列中去除基本思路

乘法模型：Y/S=TSI/S=TI 加法模型：Y-SI=TI

季节变动程度

根据各季节指数与其平均数(100%)的偏差程度来测定
Y T S C I i i i i i

加法模型

基本假设
四个因素对时序具有相互影响时—乘法模型四个因素对序列的影响相互独立时—加法模型

5
第二节趋势模型与分析
趋势模型模型的选择模型的参数估计模型的评价与预测产品生命周期分析

6
趋势模型

确定型时序分析

17
模型的评价与预测（续1）

计量地理学--时间序列分析 ppt课件

4101.50 4052.51 3892.78 4158.21 4148.58
4119.88 4121.45 4019.78 4160.01 4227.01
4258.65 4158.21 4075.78 4260.11
4401.79 4160.01 4148.58
指数平滑法
移动平均和滑动平均都是一种相对加权平均值，指数平滑是按照距离预测期的远近给与大小不同权重的改进平滑方法。
一次指数平滑
n 1
yˆt 1 (1 ) j yt j yt (1 ) yˆt j 0 其中α为平滑系数。
t+1时刻的平滑值
t时刻的观测值 t时刻的平滑值
一般时间序列较平稳，α取值可小一些，一般取α∈(0.05,0.3)；若时间序列数据起伏波动比较大，则α应取较大的值，一般取α∈(0.7,0.95)。
乘法模型 Y T S C I
基本假定：各成分之间明显有相互依赖的关系，可假定季节变动与循环变动为长期趋势的函数。
各成分之间相互作用采用乘法或除法。
趋势拟合方法
移动平均平滑法滑动平均
指数平滑趋势线法
自回归模型
设某一时间序列为 y1，y2，…，yt，则t+1时刻的预测值为：
yˆt1
1 n
时间序列分析
时间序列组合成分时间序列组合模型
时间序列分析基本原理

计量经济学ppt课件(完整版)

绝对数时间序列、相对数时间序列、平均数时间序列。
03
02
时间序列构成要素
现象所属的时间、反映现象发展水平的指标数值。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。
04
时间序列平稳性检验与处理
平稳性定义
时间序列的统计特性不随时间推移而变化。
平稳性检验方法
图形判断法、单位根检验法（ADF检验、PP检验）。
高级功能与应用
介绍Stata的高级功能，如编程、可视化、面板数据分析等，并给出应用实例。
SPSS软件操作指南
SPSS软件介绍
SPSS是一款广泛使用的统计分析软件，适用于各种类型的数据分析和建模任
务。
描述性统计与图表制作
介绍如何在SPSS中进行描述性统计分析、制作图表等操作。
数据导入与整理
讲解如何在SPSS中导入数据、进行数据清洗和整理等操作。
预测与模拟分析
介绍如何利用EViews进行预测、模拟分析和政策评估等操作。
Stata软件操作指南
Stata软件介绍
Stata是一款流行的计量经济学软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。
数据导入与整理
讲解如何在Stata中导入数据、进行数据清洗和整理等操作。
模型估计与检验
详细介绍如何在Stata中进行模型估计、假设检验、模型诊断等操作。

时间序列分析教材(PPT 70张)

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时间序列习题参考答案（13）
模型统计表给出了汇总信息和对每个估计模型最佳拟合的统计量。每个模型的结果用模型描述表中提供的模型标识符被标识。模型包含你最初指定的5个候选预测因子中的两个预测因子。所以专家建模已经识别出两个可以用来预测的自变量。尽管时间序列模型主动提供了许多不同的最佳拟合统计量，但我们只选择了平稳值。该统计量提供了由模型解释的序列中总变异的百分比的估计，当有趋势或季节性模式时平稳是最适宜的，就像本例的情况一样。本例是个很大的值说明拟合很好。Ljung-Box统计量同改良的Box-Pierce统计量一样知名，提供了模型是否被正确地指定的象征。显著性值小于0.05暗示在观察值序列中存在不是由模型解释的结构。本例0.984的显著性值说明它是不显著的，所以我们可以肯定正确地指定了模型。专家建模侦查出9个异常值。这些点中的每一个都已适当地被模拟处理，所以不需要你从序列中移走它们。
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Time Serises Modler Output Filter对话框
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Time Serises Modler Save选项卡
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时间序列模型 Option选项卡
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时间序列分析实例输出
模型描述
均数绝对百分比误差频数图
最大绝对百分比误差频数图
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时间序列分析实例输出(1)
模型拟合
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计量经济学全册课件(完整)pptx

2024/1/28
模型的诊断与修正
探讨如何对回归模型进行诊断，发现潜在的问题（如异方差性、自相关性等），并介绍相应的修正方法，以提高模型的拟合效果。
10
2023
PART 03
广义线性模型与非线性模型
REPORTING
2024/1/28
11
广义线性模型概述
2024/1/28
广义线性模型（GLM）是一种灵活的统计模型，用于描述响应变量与一组预测变量之间的关系。
空间计量经济学的研究对象
空间计量经济学主要关注经济现象的空间分布、空间关联和空间异质性问题，如区域经济增长、产业集聚、房地产市场等。
空间计量经济学的研究方法
空间计量经济学的研究方法主要包括空间权重矩阵的设定、空间自相关和空间异质性检验、空间计量模型的构建和估计等。
28
贝叶斯计量经济学简介
2024/1/28
对于非平稳时间序列，可以通过差分、对数变换等方法转化为平稳时间序列。
17
时间序列预测方法
移动平均法
根据时间序列的近期数据预测未来值，包括简单移动平均法和加权移动平均法。
2024/1/28
指数平滑法
通过加权平均不同时间的数据进行预测，包括一次指数平滑法、二次指数平滑法和霍尔特指数平滑法等。
ARIMA模型
机器学习在计量经济学中的常用算法

时间序列ppt课件

CHAPTER
图表分析法
总结词
通过绘制时间序列数据的图表，如折线图、柱状图等，直观地展示数据随时间的变化趋势。
ຫໍສະໝຸດ Baidu详细描述
图表分析法是一种简单直观的时间序列分析方法，通过观察图表可以发现数据的变化规律和趋势，以及异常值和拐点。这种方法适用于初步了解数据特征和简单分析。
统计特征分析法
总结词
通过计算时间序列数据的各种统计特征，如均值、方差、协方差、自相关系数等，分析数据的内在规律和性质。
时间序列ppt课件
目录
CONTENTS
• 时间序列基础 • 时间序列分析方法 • 时间序列预测 • 时间序列在各领域的应用 • 时间序列研究前沿与展望
01 时间序列基础
CHAPTER
时间序列的定义
总结词
时间序列是一种数据结构，它按照时间顺序排列了一系列的数据点。
详细描述
时间序列数据通常以时间为横轴，以相应的数值或观测值为纵轴，记录了某一指标在不同时间点的数值。这些数据点通常具有时间先后顺序，能够反映事物随时间变化的发展过程。
气象领域应用
总结词
时间序列分析在气象领域的应用主要涉及气候变化研究、气象预报和气象数据管理等。
详细描述
通过对长时间序列的气象数据进行研究，科学家可以了解气候变化的规律和趋势。此外，时间序列分析在气象预报中发挥着重要作用，通过对实时气象数据的分析，可以预测未来的天气状况。气象数据管理方面，时间序列分析有助于组织和管理大量的气象数据，提高数据的质量和可用性。

计量经济学--时间序列分析PPT课件

.
稳的。当三个模型的检验结果都不能拒绝零假设时，则认为时间序列是非平稳的。这里所谓模型适当的形式就是在每个模型中选取适当的滞后差分项，以使模型的残差项是一个白噪声 (主要保证不存在自相关)。
例9.2.3 ADF检验法检验中国1978-2003年间GDP时间序列（表9.2.1）的平稳性。
在工作文件窗口，打开序列GDP，在序列GDP页面点击左上方的View键并选择Unit Root Test，经过尝试，模型（3）选取了2阶滞后，检验结果如表9.2.5所示。
GDP（亿元）
3624.1 4038.2 4517.8 4862.4 5294.7 5934.5 7171.0 8964.4 10202.2 11962.5 14928.3 16909.2 18547.9
年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
表9.3.6 回归结果
.
表9.3.7 回归结果
.
回归方程的残差序列基本上也是一个0均值的平稳序列。从表9.3.1 的回归方程残差序列的相关系数可以看出不存在序列相关。
表9.3.8 残差序列的相关系数
.
9.3.3 单整自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)
1．ARIMA模型的形式
.
.
为MA(q)模型，而当 p=0,d=0,q=0时，式(9.3.51)为白噪声过程。因此， ARMA(p，q)、AR(p)、MA(q)和白噪声过程可以分别看作是ARIMA(p， d，q)模型的特例。

时间序列分析PPT课件

Slide 1
时间序列分析
Slide 2
第一章平稳时间序列分析导论
一、时间序列 1、含义：指被观察到的依时间为序排列的数据
序列。 2、特点：
（1）现实的、真实的一组数据，而不是数理统计中做实验得到的。既然是真实的，它就是反映某一现象的统计指标，因而，时间序列背后是某一现象的变化规律。（2）动态数据。
Slide 3
二、时间序列分析
1、时间序列分析定义：
是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法。其基本思想：根据系统的有限长度的运行记录（观察数据），建立能够比较精确地反映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进行预报。
2、理论依据：
尽管影响现象发展的因素无法探求，但其结果之间却存在着一定的联系，可以用相应的模型表示出来，尤其在随机性现象中。
获奖原因： “今年的获得者发明了处理许多经济时间序
列两个关键特性的统计方法：时间变化的变更率和非平稳性。”两人是时间序列经济学的奠基人。”
Slide 9
时间变化的变更率指方差随时间变化而变化的频率，这主要是指恩格尔在1982年发表的条件异方差模型（ARCH），最初主要用于研究英国的通货膨胀问题，后来广泛用作金融分析的高级工具；
传统的计量经济学研究中，通常假定经济数据和产生这些数据的随机过程是平稳的。格兰杰的贡献主要是在非平稳过程假定下所进行的严格计量模型的建立。（协整检验）

时间序列分析第一章时间序列 ppt课件

1. 随机产生服从(0,1)上均匀的200个样本: 2. 给出服从参数为1的指数分布的200个独立样本; 3. 给出参数为1的Poisson过程一条样本轨道在i=1,…,61上的取值；
34
参数为1的Poisson白噪声的60个样本I
4 3.5
3 2.5
2 1.5
1 0.5
0 -0.5
-1 0
10
20
（2）{N(t)}有独立增量性：对任何n>1和 0 t0 t1 tn 随机变量 N ( tj) N ( tj 1 ) ,j 1 ,2 ,3 , n
相互独立，则称{N(t)}是一个强度为λ的Poisson过程。数学期望和方差分别为
E [N ( t) ]t,v a r (N ( t) )t
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Poisson白噪声
线性平稳序列的谱密度定理72如果是wn0实数列平方可和则线性平稳序列有谱密度67两正交序列的谱定理73是相互正交的零均值的平稳序列c是常数定义1如果分别有谱函数则平稳序有谱函数2如果102030405060708090100864269谱密度图70线性滤波与谱设平稳序列有谱函数和自协方差函数hhj是一个绝对可和的保时线性滤波器
证明：（1）当{ X t } 和{ Y t } 正交，利用cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)得到
cov(Zt,Zs)cov(Xt Ys,Xs Yt) cov(Xt,Xs)cov(Yt,Ys)cov(Xt,Ys)cov(Yt,Xs)