用EVIEWS处理时间序列分析报告Word格式.docx
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导入数据,方式同上;
在Quick菜单下选择自相关图,对Qiwen原列进行分析;
可以看出自相关系数始终在零周围波动,判定该序列为平稳时间序列。
序列的相关分析
输入序列名称
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选择相关分析的对象
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序列的相关分析结果:
1.可以看出自相关系数始终在零周围波动,判定该序列为平稳
时间序列2.看Q统计量的P值:
该统计量的原假设为X的1期,2期……k期的自相关系数均等于0,备择假设为自相关系数中至少有一个不等于0,因此如图知,该P值都>5%
的显著性水平,所以接受原假设,即序列是纯随机序列,即白噪声序列(因为序列值之间彼此之间没有任何关联,所以说过去的行为对将来的发展没有丝毫影响,因此为纯随机序列,即白噪
声序列.)有的题目平稳性描述可以模仿书本33页最后一段•
(三)平稳性检验还可以用:
单位根检验:
ADF,PP检验等;
非参数检验:
游程检验
图1:
序列的单位根检验
单位根检验的方法选择
图3:
ADF检验的结果:
如图,单位根统计量ADF=-0.016384都大于EVIEWS给出的显著性水平1%-10%的ADF临界值,所以接受原假设,该序列是非平稳的。
、纯随机性检验
计算Q统计量,根据其取值判定是否为纯随机序列。
例2.3的自相关图中有Q统计量,其P值在K=6、12的时候均比较大,不能拒绝原
假设,认为该序列是白噪声序列。
另外,小样本情况下,LB统计量检验纯随机性更准确。
第三章平稳时间序列建模实验教程
、模型识别
1.打开数据
2.绘制趋势图并大致判断序列的特征
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绘制序列散点图
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输入散点图的两个变量
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图4:
序列的散点图
3.绘制自相关和偏自相关图
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在数据窗口下选择相关分析
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选择对象
序列相关图
4.根据自相关图和偏自相关图的性质确定模型类型和阶数
如果样本(偏)自相关系数在最初的d阶明显大于两倍标准差范围,而后几乎95%的自相关
系数都落在2倍标准差的范围以内,而且通常由非零自相关系数衰减为小值波动的过程非
常突然。
这时,通常视为(偏)自相关系数截尾。
截尾阶数为d。
本例:
自相关图显示延迟3阶之后,自相关系数全部衰减到2倍标准差范围内波动,这表
明序列明显地短期相关。
但序列由显著非零的相关系数衰减为小值波动的过程相当连续,相当缓慢,该自相关系数可视为不截尾
偏自相关图显示除了延迟1阶的偏自相关系数显著大于2倍标准差之外,其它的偏
自相关系数都在2倍标准差范围内作小值随机波动,而且由非零相关系数衰减为小
值波动的过程非常突然,所以该偏自相关系数可视为一阶截尾
所以可以考虑拟合模型为AR
(1)
自相关系数
偏相关系数
模型定阶
拖尾
P阶截尾
AR(p)模型
Q阶截尾
MA(q)模型
ARMA(P,Q)模型
具体判别什么模型看书58到62的图例。
AR模型:
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MA模型:
ARMA模型:
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(1)*BAR
(2)*BAR(P)*B
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(1)*BMA
(2)*B2MA(q)*B"
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1MA
(1)*BMA
(2)*B2MA(q)*Bq
1AR
(1)*BAR
(2)*BAR(P)*B
(其中模型中的ar
(1)
MA
(1)表示的是求出来的系数
就是常数项)
、模型参数估计
根据相关图模型确定为
AR
(1),建立模型估计参数
在ESTIMATE中按顺序输入变量ex
ccx(-1)或者cx
car
(1)选择LS参数估计
方法,查看输出结果,看参数显著性,该例中两个参数都显著。
细心的同学可能发现两个模型的C取值不同,这是因为前一个模型的C为截距项;
后
者的C则为序列期望值,两个常数的含义不同。
Specification
建立模型
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输入模型中变量,选择参数估计方法
参数估计结果
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图5:
图6:
AR模型:
Xt
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10.703332B
三、模型的显著性检验
检验内容:
整个模型对信息的提取是否充分;
参数的显著性检验,模型结构是否最简。
图1:
模型残差
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残差的平稳性和纯随机性检验
对残差序列进行白噪声检验,可以看出ACF和PACF都没有显著异于零,Q统计量
的P值都远远大于0.05,因此可以认为残差序列为白噪声序列,模型信息提取比较充分。
常数和滞后一阶参数的P值都很小,参数显著;
因此整个模型比较精简,模型较优。
四、模型优化
当一个拟合模型通过了检验,说明在一定的置信水平下,该模型能有效地拟合观察值序列的波动,但这种有效模型并不是唯一的。
当几个模型都是模型有效参数显著的,此时需要选择一个更好的模型,即进行优化。
优化的目的,选择相对最优模型。
优化准则:
最小信息量准则(AnInformationCriterion)
指导思想
似然函数值越大越好
未知参数的个数越少越好
AIC准则的缺陷
在样本容量趋于无穷大时,由AIC准则选择的模型不收敛于真实模型,它通常比真
实模型所含的未知参数个数要多
AICnln(?
2)2(未知参数个数)
SBCn|n(?
2)ln(n)(未知参数)
但是本例中滞后二阶的参数不显著,不符合精简原则,不必进行深入判断。
第四章非平稳时间序列的确定性分析
第三章介绍了平稳时间序列的分析方法,但是自然界中绝大多数序列都是非平稳的,因
而对非平稳时间序列的分析跟普遍跟重要,人们创造的分析方法也更多。
这些方法分为确定
性时序分析和随机时序分析两大类,本章主要介绍确定性时序分析方法。
一个序列在任意时刻的值能够被精确确定(或被预测),则该序列为确定性序列,如正
弦序列、周期脉冲序列等。
而某序列在某时刻的取值是随机的,不能给以精确预测,只知道取某一数值的概率,如白噪声序列等。
Cramer分解定理说明每个序列都可以分成一个确定序列加一个随机序列,平稳序列的两个构成序列均平稳,非平稳时间序列则至少有一部分不
平稳。
本章先分析确定性序列不平稳的非平稳时间时间序列的分析方法。
确定性序列不平稳通常显示出非常明显的规律性,如显著趋势或者固定变化周期,这种
规律性信息比较容易提取,因而传统时间序列分析的重点在确定性信息的提取上。
常用的确定性分析方法为因素分解。
分析目的为:
①克服其他因素的影响,单纯测度某
一个确定性因素的影响;
②推断出各种因素彼此之间作用关系及它们对序列的综合影响。
一、趋势分析
绘制序列的线图,观测序列的特征,如果有明显的长期趋势,我们就要测度其长期趋势,
测度方法有:
趋势拟合法、平滑法。
(一)趋势拟合法
1.线性趋势拟合
例1:
以澳大利亚政府1981-1990年每季度消费支出数据为例进行分析。
导入数据
绘制线图,序列有明显的上升趋势
长期趋势具备线性上升的趋势,所以进行序列对时间的线性回归分析。
序列支出(zc)对时间(t)进行线性回归分析
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回归参数估计和回归效果评价
可以看出回归参数显著,模型显著,回归效果良好,序列具有明显线性趋势。
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运用模型进行预测
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- EVIEWS 处理 时间 序列 分析 报告