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文档简介
第二章线性时间序列分析及其应用第一节平稳性1、研究平稳性的意义平稳性是时间序列分析的基础20世纪70年代,Granger(格兰杰),Newbold(纽博尔德)研究发现,造成“伪回归”的根本原因在于时间序列的非平稳性。因此,当经济变量数据为时间序列数据时,在利用回归分析方法讨论经济变量有意义的经济关系之前,必须对经济变量时间序列的平稳和非平稳进行判断。
2、严平稳:定义:时间序列称为严平稳的。若对所有的t,任意正整数k和任意k个正整数,和的联合分布是相同即:严平稳要求的联合分布在时间的平移变换下保持不变【注】这是一个很强的条件,难以用经验的方法验证3、弱平稳:定义:若时间序列是弱平稳则:(1),是一个常数(2),只依赖于即:的均值与协方差不随时间而改变【注1】和【注2】弱平稳性保证了的前两阶矩是有限的【注3】严平稳且它的前两阶矩有限=>弱平稳(反之不成立)若是正态分布,则严平稳与弱平稳等价【注4】弱平稳性意味着数据的时间图显示出T个值在一个常数水平上下以相同的幅度波动。(在应用中,弱平稳性使我们可以对未来观测进行推断预测)【注5】金融文献中,通常假定收益率序列是弱平稳的。4、自协方差:(1)定义:协方差称为
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