Ⅰ 一階差分後得到的平穩時間序列具有什麼經濟學含義
等你到了這個時候，自然就會知道的了，還是把
Ⅱ 想請教各位前輩什麼是鞅差平穩序列, 滿足下面條件的序列是鞅差平穩序列么
鞅差分過程不要求同方差，它如果加上同方差假定就是白雜訊，沒有鞅差分平穩這個概念，二階矩平穩和鞅差分互不包含，是兩類不同的隨機過程。
Ⅲ 平穩序列的線性組合仍然是平穩過程嗎
像random walk 這種項數不固定的，即使它也是white noise 的線性組合，但它不是平穩的。如果項數是固定的，像MA process，有q+1項，就一定是平穩的。
Ⅳ 平穩序列的一階差分序列平穩嗎
不可以 要同階差分為平穩序列
對X的對數取一階差分做平穩性檢驗,若平穩則可以做後面的分析；若不平穩則對XY的對數再做二階差分的平穩性檢驗,同時平穩後再做後面的分析.不用做三階了,沒意義.
Ⅳ 判定數據序列平穩與否的方法都有哪些
1、 時間序列 取自某一個隨機過程，如果此隨機過程的隨機特徵不隨時間變化，則我們稱過程是平穩的；假如該隨機過程的隨機特徵隨時間變化，則稱過程是非平穩的。
2、 寬平穩時間序列的定義：設時間序列 ，對於任意的 , 和 ，滿足： 則稱 寬平穩。
3、Box-Jenkins方法是一種理論較為完善的統計預測方法。他們的工作為實際工作者提供了對時間序列進行分析、預測，以及對ARMA模型識別、估計和診斷的系統方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正規、結構化的建模方法，並且具有統計上的完善性和牢固的理論基礎。
4、ARMA模型三種基本形式：自回歸模型（AR：Auto-regressive），移動平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。
（1） 自回歸模型AR(p)：如果時間序列 滿足
其中 是獨立同分布的隨機變數序列，且滿足：
，
則稱時間序列 服從p階自回歸模型。或者記為 。
平穩條件：滯後運算元多項式 的根均在單位圓外，即 的根大於1。
（2） 移動平均模型MA(q)：如果時間序列 滿足
則稱時間序列 服從q階移動平均模型。或者記為 。
平穩條件：任何條件下都平穩。
（3） ARMA(p,q)模型：如果時間序列 滿足
則稱時間序列 服從(p,q)階自回歸移動平均模型。或者記為 。
特殊情況：q=0,模型即為AR(p)，p=0, 模型即為MA(q)。
2、模型參數的估計
①初估計
i、 AR(p)模型參數的Yule-Walker估計
特例：對於一階自回歸模型AR(1)， ，對於二階自回歸模型AR(2)， ， 。
ii、MA(q)模型參數估計
特例：對於一階移動平均模型MA(1), ，對於二階移動平均模型MA(2)， ， 。
iii、ARMA(p,q)模型的參數估計
模型很復雜，一般利用統計分析軟體包完成。
②精估計
ARMA(p,q)模型參數的精估計，一般採用極大似然估計，由於模型結構的復雜性，無法直接給出參數的極大似然估計，只能通過迭代方法來完成，這時，迭代初值常常利用初估計得到的值。
3、ARMA(p,q)序列預報
設平穩時間序列 是一個ARMA(p,q)過程，則其最小二乘預測： 。
i、AR(p)模型預測
，
ii、ARMA(p,q)模型預測
，其中 。
iii、預測誤差
預測誤差為： 。l步線性最小方差預測的方差和預測步長l有關，而與預測的時間原點t無關。預測步長l越大，預測誤差的方差也越大，因而預測的准確度就會降低。所以一般不能用ARMA(p,q)作為長期預測模型。
iv、預測的置信區間
預測的95%置信區間：
不知道對你有沒幫助
Ⅵ 序列平穩性檢驗檢驗形式是什麼意思
單位根檢驗、協整檢驗和格蘭傑因果關系檢驗三者之間的關系實證檢驗步驟：先做單位根檢驗，看變數序列是否平穩序列，若平穩，可構造回歸模型等經典計量經濟學模型；若非平穩，進行差分，當進行到第i次差分時序列平穩，則服從i階單整（注意趨勢、截距不同情況選擇，根據P值和原假設判定）。若所有檢驗序列均服從同階單整，可構造VAR模型，做協整檢驗（注意滯後期的選擇），判斷模型內部變數間是否存在協整關系，即是否存在長期均衡關系。如果有，則可以構造VEC模型或者進行Granger因果檢驗，檢驗變數之間「誰引起誰變化」，即因果關系。一、討論一1、單位根檢驗是序列的平穩性檢驗，如果不檢驗序列的平穩性直接OLS容易導致偽回歸。2、當檢驗的數據是平穩的（即不存在單位根），要想進一步考察變數的因果聯系，可以採用格蘭傑因果檢驗，但要做格蘭傑檢驗的前提是數據必須是平穩的，否則不能做。3、當檢驗的數據是非平穩（即存在單位根），並且各個序列是同階單整（協整檢驗的前提），想進一步確定變數之間是否存在協整關系，可以進行協整檢驗，協整檢驗主要有EG兩步法和JJ檢驗A、EG兩步法是基於回歸殘差的檢驗，可以通過建立OLS模型檢驗其殘差平穩性B、JJ檢驗是基於回歸系數的檢驗，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）4、當變數之間存在協整關系時，可以建立ECM進一步考察短期關系，Eviews這里還提供了一個Wald－Granger檢驗，但此時的格蘭傑已經不是因果關系檢驗，而是變數外生性檢驗，請注意識別二、討論二1、格蘭傑檢驗只能用於平穩序列！這是格蘭傑檢驗的前提，而其因果關系並非我們通常理解的因與果的關系，而是說x的前期變化能有效地解釋y的變化，所以稱其為「格蘭傑原因」。2、非平穩序列很可能出現偽回歸，協整的意義就是檢驗它們的回歸方程所描述的因果關系是否是偽回歸，即檢驗變數之間是否存在穩定的關系。所以，非平穩序列的因果關系檢驗就是協整檢驗。3、平穩性檢驗有3個作用：1）檢驗平穩性，若平穩，做格蘭傑檢驗，非平穩，作協正檢驗。2）協整檢驗中要用到每個序列的單整階數。3）判斷時間學列的數據生成過程。三、討論三其實很多人存在誤解。有如下幾點，需要澄清：第一，格蘭傑因果檢驗是檢驗統計上的時間先後順序，並不表示而這真正存在因果關系，是否呈因果關系需要根據理論、經驗和模型來判定。第二，格蘭傑因果檢驗的變數應是平穩的，如果單位根檢驗發現兩個變數是不穩定的，那麼，不能直接進行格蘭傑因果檢驗，所以，很多人對不平穩的變數進行格蘭傑因果檢驗，這是錯誤的。第三，協整結果僅表示變數間存在長期均衡關系，那麼，到底是先做格蘭傑還是先做協整呢？因為變數不平穩才需要協整，所以，首先因對變數進行差分，平穩後，可以用差分項進行格蘭傑因果檢驗，來判定變數變化的先後時序，之後，進行協整，看變數是否存在長期均衡。第四，長期均衡並不意味著分析的結束，還應考慮短期波動，要做誤差修正檢驗。
Ⅶ 在eviews裡面如何將非平穩序列變成平穩序列
用genr d(x)=D(x)作一階差分，判斷差分後序列的平穩性；或者將原始數據取對數後看序列是否平穩
Ⅷ 平穩序列常用的均值估計是什麼
哥們你不會是楊燕的學生吧
Ⅸ 平穩隨機序列
在信息處理與傳輸中，經常遇到一類稱為平穩隨機序列的重要信號。所謂平穩隨機序列，是指它的N維概率分布函數或N維概率密度函數與時間n的起始位置無關。換句話說，平穩隨機序列的統計特性不隨時間的平移而發生變化。如果將隨機序列在時間上平移k，其統計特性滿足等式：
地球物理信息處理基礎
這類隨機序列就稱為平穩隨機序列。然而，在實際情況中，這一平穩條件很難得到滿足，因此常將這類隨機序列稱為狹義（嚴）平穩隨機序列。大多數情況下，雖然隨機序列並不是平穩隨機序列，但是它們的均值和均方值卻不隨時間而改變，其相關函數僅是時間差的函數，一般將這一類隨機序列稱為廣義（寬）平穩隨機序列。下面我們重點分析研究這類平穩隨機序列。為簡單起見，將廣義平穩隨機序列簡稱為平穩隨機序列。
平穩隨機序列的一維概率密度函數與時間無關，因此均值、方差和均方值均與時間無關，它們可分別表示為
μx=E［X（n）］=E［X（n+m）］ （1-17）
地球物理信息處理基礎
二維概率密度函數僅僅取決於時間差，與起始時間無關；自相關函數與自協方差函數是時間差的函數。自相關函數rxx（m）與自協方差函數cxx（m）（用cxx（m）表示covxx（m））分別為
rxx（m）=E［X（n+m）X*（n）］ （1-20）
cxx（m）=E｛［X（n+m）-μx］［X（n）-μx］*｝ （1-21）
對於兩個各自平穩而且聯合平穩的隨機序列，其互相關函數為
rxy（m）=rxy（n+m，n）=E［X（n+m）Y*（n）］ （1-22）
顯然，對於自相關函數和互相關函數，下面公式成立
地球物理信息處理基礎
如果對於所有的m，滿足rxy（m）=0，則稱兩個隨機序列互為正交。如果對於所有的m，滿足rxy（m）=μxμy，cxy（m）=0，則稱兩個隨機序列互不相關。
實平穩隨機序列的相關函數、協方差函數具有以下重要性質
（1）自相關函數和自協方差函數是m的偶函數，即
rxx（m）=rxx（-m），cxx（m）=cxx（-m） （1-25）
而互相關函數和互協方差函數有如下關系
rxy（m）=ryx（-m），cxy（m）=cyx（-m） （1-26）
（2）rxx（0）在數值上等於隨機序列的平均功率，即
地球物理信息處理基礎
（3）
rxx（0）≥｜rxx（m）｜ （1-28）
（4）
地球物理信息處理基礎
（5）
上兩式說明大多數平穩隨機序列內部的相關性隨著時間差的變大，愈來愈弱。
（6）
地球物理信息處理基礎
Ⅹ 關於時間序列數據的計量經濟學論文先進行平穩性檢驗，是非平穩的，進
是的。所以在做回歸之前要對個每個變數做單根檢驗。Eviews里點unit root test，先選0階看看平穩不，若不平再選一階(level1)，觀察平穩不。若到了二階還不平穩，那就最好放棄這個變數吧，因為三階差分後的各個變數之間關系不那麼強了，研究出來意義也不大。偽回歸還不是很討厭，多重共線才是硬傷啊。。。。