时间序列数据

时间序列数据Tag内容描述：<p>1、第十一章 时间序列数据OLS回归的其他问题 v平稳和非平稳 协方差平稳（弱平稳） u期望为常数：E(xi)= u方差存在， 且为常数，：Var(xi)=20 v随机游走经常用来描述有效市场下股票价格、汇率和利 率等序列的变化特征。 ln(pt)=returnt=et v（带漂移项的）随机游走是单位根过程的特例 v带漂移项的随机游走： yt=0+yt-1+et 或 yt=0+et v递归迭代： yt=y0+0t+et+et-1+et-2+e1 v与趋势平稳过程（TS）的比较： vI(1)过程及其变换 单整过程的定义 yt=yt-1+et 或 yt=et uyt是高度持续的，一阶差分yt弱相关，称yt是I(1)的，或 1阶单整； uyt依然高度。</p><p>2、第五章时间序列数据的平稳性检验 本章要点 平稳性的定义 平稳性的检验方法（ADF检验） 伪回归的定义 协整的定义及检验方法（AEG方法） 误差修正模型的含义及表示形式 第一节 随机过程和平稳性原理 一、随机过程 一般称依赖于参数时间t的随机变量集合 为随机过程。 例如，假设样本观察值y1，y2,yt是来自无穷随机变量序列y-2, y-1,y0 ,y1 ,y2 的一部分，则这个无穷随机序列称为随机过程。 随机过程中有一特殊情况叫白噪音，其定义如下：如果随机过程服从的分布不随时间改变，且 二、平稳性原理 如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都。</p><p>3、Loading Time Series Data into SPSS.Open air.xls in SPSS, use File Open Data. To define the date variable, in the SPSS Data Editor click on Variable View at the bottom of the work sheet and change the date type for the variable date to Date mm/dd/yyyy. Next to define the date click on Data and Define Dates, select Year, Month and type in the first year and first month in the data, 49 and 1 for the air data.Plot the data:Graph Sequence Variable: air Time Axis Labels: D。</p><p>4、1,第五章 时间序列数据的平稳性检验,2,本章要点,平稳性的定义 平稳性的检验方法（ADF检验） 伪回归的定义 协整的定义及检验方法（AEG方法） 误差修正模型的含义及表示形式,3,第一节 随机过程和平稳性原理,一、随机过程 一般称依赖于参数时间t的随机变量集合 为随机过程。 例如，假设样本观察值y1，y2,yt是来自无穷随机变量序列y-2, y-1,y0 ,y1 ,y2 的一部分，则这个无穷随机序列称为随机过程。,4,随机过程中有一特殊情况叫白噪音，其定义如下：如果随机过程服从的分布不随时间改变，且,（对所有t）,（对所有t）,（ ）,那么，这一随机过程。</p><p>5、硕士学位论文面向工业大数据的时间序列预测关键技术研究KEYTECHNIQUESOFTIMESERIESPREDICTIONFORINDUSTRIALBIGDATA宋扬哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP301.6国际图书分类号：004.6学校代码：10213密级：公开工学硕士学位论文面向工业大数据的时间序列预测关键技术研究硕士研究生：宋扬导师：王宏志教授申请学。</p><p>6、案例一 时间序列数据平稳性检验实验指导一、实验目的：理解经济时间序列存在的不平稳性，掌握对时间序列平稳性检验的步骤和各种方法，认识利用不平稳的序列进行建模所造成的影响。二、基本概念：如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两个时期间的间隔，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它是宽平稳的。时序图ADF检验PP检验。</p>