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1、2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第8章第1节2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第82 第8章 非平稳金融时间序列模型 8.1 确定性趋势模型 8.2 随机性趋势模型 8.3 去除趋势的方法4 第8章 非平稳金融时间序列模型 8.1 确定性趋势模型 所谓确定性趋势，是指模型中含有明确的时间t变量，从而使得某一时序变量随着时间而明确地向上增长。 8.1 确定性趋势模型 最简单的线性确定性趋势模型可以写成 (8.1)其中表示均值为0的平稳随机变量。 对(8.1)两边同取期望，可得 (8.2) (8.2)说明，只要系数不为0，则序列的均值随时间推移而不断增

2、大。正因为这个特点，确定性趋势模型也称为“均值非平稳”过程 最简单的线性确定性趋势模型可以写成 图8-1 中国真实GDP图8-1 中国真实GDP美国真实GDP美国真实GDP时序数据：1947年1季度2015年2季度 美国真实GDP美国真实GDP时序数据：1947年1季度202020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第8章第1节8.2 随机性趋势模型8.2.1 随机趋势模型的基本定义 考虑AR(1)模型： 其中 代表方差为 的白噪音过程。 将模型写成： 。 如果假设初始观测值为 ，那么通过反复迭代可以得到： 8.2 随机性趋势模型 这个表达式可以看成是一种随机常数项，由于每个随机扰

3、动因子对 的条件均值的影响都是永久性的，所以这样的模型经常被称为随机趋势模型。 这个表达式可以看成是一种随机常数项，由于每个随机8.2.2 随机游走模型 实际上，模型(8.8)的形式就是一个随机游走过程。那么随机游走过程的特点有哪些呢？首先，从基本定义式可以看到，随机游走过程就是一个常数项为0并且自回归系数为1的AR（1）模型。8.2.2 随机游走模型 进一步考察随机过程的均值和方差： 进一步考察随机过程的均值和方差：根据自协方差的定义，有：根据自协方差的定义，有：进而，可以获得自相关函数的表达式：进而，可以获得自相关函数的表达式：图8-2 随机游走过程与高持久性AR（1）比较图8-2 随机游走过程与高持久性AR（1）比较2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第8章第1节2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第8章第1节2020版金融计量学：时间序列分析视角(第三版)教学课件第8章第1节 8.2.3 带有截距项的随机游走模型如果现在假设模型(8.8)中增加了一个常数项，即 (8.16)其它假设均不变。此时的模型称为带有截距项的随机游走过程 8.2.3 带有截距项的随机游走模型如果现在假设模型( RWD的均值、方差: RWD的均值、方差: RWD的自协方差: RWD的自协方差: RWD的自相关函数: RWD的自相关函数: 图8-

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