第3章 单位根时间序列模型_第1页
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单位根时间序列模型2026年7月27日涂云东1单位根时间序列模型单位根举例自回归模型的统计推断单位根检验案例分析：S&P500指数2026年7月27日涂云东2单位根举例

2026年7月27日涂云东3自回归模型的统计推断

2026年7月27日涂云东4自回归模型的统计推断

2026年7月27日涂云东5单位根检验：4种情形

2026年7月27日涂云东6单位根检验:情形1

2026年7月27日涂云东70.010.0250.050.100.900.950.9750.99情形125-11.9-9.3-7.3-5.31.011.401.792.2850-12.9-9.9-7.7-5.50.971.351.702.16100-13.3-10.2-7.9-5.60.951.311.652.09250-13.6-10.3-8.0-5.70.931.281.622.04500-13.7-10.4-8.0-5.70.931.281.612.04-13.8-10.5-8.1-5.70.931.281.602.032026年7月27日涂云东80.010.0250.050.100.900.950.9750.99情形125-2.66-2.26-1.95-1.600.921.331.702.1650-2.62-2.25-1.95-1.610.911.311.662.08100-2.60-2.24-1.95-1.610.901.291.642.03250-2.58-2.23-1.95-1.620.891.291.632.01500-2.58-2.23-1.95-1.620.891.281.622.00-2.58-2.23-1.95-1.620.891.281.622.00单位根检验:分位数表单位根检验:Phillips-Perron方法

2026年7月27日涂云东9单位根检验:ADF方法

2026年7月27日涂云东10单位根检验:如何确定哪种情形？实际数据分析时，如何从四种情形中选择出适合数据特征的情形进行单位根检验？如果我们有一个比较明确的生成数据的过程和需要检验的假设，那么则可以确定需要选择的情形。如果没有如上明确的指引，一般的原则是：选择一个模型和数据生成设定，使它们在原假设和备择假设下都能够比较合理的刻画数据的主要特征。特别地，如果数据呈现出明显的时间趋势，则要考虑采用情形4；否则，考虑采用情形2.2026年7月27日涂云东11单位根检验举例S&P500指数从2012年2月29日到2019年12月31日的日度数据。序列呈现了一种线性增长的趋势。ACF线性衰减且衰减速度很慢。这表明数据中可能存在确定（线性）趋势项。2026年7月27日涂云东12图：对数S&P500日度指数的

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