日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當前位置: 首頁 > 编程资源 > 编程问答 >内容正文

编程问答

时间序列研(part13)--习题

發布時間:2023/12/19 编程问答 31 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 时间序列研(part13)--习题 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

學習筆記,僅供參考,有錯必究


文章目錄

    • 時間序列習題
      • 單位根檢驗舉例
        • 四種典型的非平穩隨機過程
        • DF 統計量和 t 統計量的分布特征
          • 情形1
          • 情形2
          • 情形3
          • DF 統計量的有限樣本分布特征總結
        • 單位根檢驗
          • AR(1)過程的單位根檢驗
          • AR(p)過程的單位根檢驗
        • 例子1: 421天的深證成指序列
        • 例 2 :中國就業總人數序列
        • 例 3 :人民幣元兌美元匯率序列的單位根檢驗


時間序列習題


單位根檢驗舉例


四種典型的非平穩隨機過程


  • 隨機游走過程

  • 隨機趨勢過程

yty_tyt?作一次差分后,序列就平穩了:

所以也稱yty_tyt?為差分平穩過程(difference- stationary process)。 α\alphaαΔyt\Delta y_tΔyt?序列的均值,原序列yty_tyt?的增長速度。

  • 趨勢平穩過程

  • 趨勢非平穩過程


由上面 4 種隨機過程走勢可以看出,對于對數的宏觀經濟變量,隨機趨勢過程退勢平穩過程是兩種最常見的表現形式。

下面分析隨機趨勢過程與平穩的 AR(1)過程的區別。對于如下過程:

DF 統計量和 t 統計量的分布特征

在介紹檢驗方法之前,先討論回歸系數統計量的分布。

情形1

T(β^?1)T(\hat{\beta} -1)T(β^??1)是檢驗單位根的一個常用統計量。有三個結論如下:

  • DF統計量

檢驗單位根的另一個統計量是t(β^)t_{(\hat{\beta})}t(β^?)?統計量, t(β^)t_{(\hat{\beta})}t(β^?)?統計量在這里稱 DF 統計量。當T→∞T \to \inftyT時:

情形2


情形3

DF 統計量的有限樣本分布特征總結

單位根檢驗


AR(1)過程的單位根檢驗

對于時間序列yty_tyt?可用如下自回歸模型檢驗單位根:

以附表 6 中a部分的相應百分位數作為臨界值,若用樣本計算的:

DF > 臨界值,則接受 H 0 ,yty_tyt?非平穩;
DF < 臨界值,則拒絕 H 0 ,yty_tyt?是平穩的

  • 注意

上述 DF 檢驗還可用另一種形式表達。(3.24) 式兩側同減yt?1y_{t-1}yt?1?,得:

這種變化并不影響 DF 統計量的值,所以檢驗規則仍然是:
若 DF > 臨界值,則 y t 是非平穩的;
若 DF < 臨界值,則 y t 是平穩的。

這種檢驗方法是 DF 檢驗的常用方法。

舉例說明以上兩種單位根檢驗方法的 DF 值相同。用同一組數據 y t 得到的兩個回歸結果
如下(括號內給出的是標準差):

注意:

AR§過程的單位根檢驗

以上方法只適用于 AR(1) 過程的單位根檢驗。當時間序列為 AR§ 形式,或者由以上形式檢驗得到的殘差序列存在自相關時,應采用如下形式檢驗單位根:

注意:

例子1: 421天的深證成指序列


421 天的深證成指序列見圖 3.20。從序列走勢看決不會是隨機趨勢非平穩序列,也不會是隨機趨勢序列。

  • 檢驗方法(1)

不妨先按隨機趨勢序列設定檢驗式。帶有截距項的 DF 檢驗式的估計結果如下:

  • 檢驗方法(2)

也可以用 F 統計量檢驗判斷漂移項的存在。對(3.35)式中兩個參數做都等于零的 F 檢
驗。

例 2 :中國就業總人數序列

1978-2004 年中國就業人員數( labor ,億人)序列如下圖:

從曲線變化情形看,這是一個帶有均值和斜率突變的非平穩序列。當加入虛擬變量 D1對這種變化進行描述時,就可以清楚地看到這一點。輸出結果如下:

輸出結果還可按兩個時期寫為:

用退勢的方法檢驗單位根。對( 3.46 )式作如下變換:

如果不考慮序列中的結構突變因素,直接用 ADF 檢驗式檢驗單位根,檢驗結果如下:

這個例子非常清楚地說明,中國就業人員數序列是一個退勢平穩序列。當序列存在結構突變,而又沒考慮到這種突變時,就會把一個退勢平穩序列錯判為含有單位根的序列。并再一次說明,當序列存在結構突變, ADF 檢驗式中如果不考慮這種結構突變,就會導致 ADF檢驗的功效大大降低

例 3 :人民幣元兌美元匯率序列的單位根檢驗

截取其中 1991:1~1996:12 一段檢驗單位根。以 1993 年 12 月為突變點,設:

輸出結果如下:

D1 的系數有顯著性,說明序列確實存在結構變化。 t 和 (t-36)D1 項的系數都有顯著性,且前者為正,后者為負;說明并軌之前,人民幣元兌美元的長期趨勢一直在貶值;而并軌之后,人民幣元兌美元的長期趨勢一直在升值。

輸出結果還可按兩個時期寫為:

上式的殘差序列ut^\hat{u_t}ut?^?是退勢以后的序列(用 REStRES_tRESt?表示,見圖 3.44 residual )。對 REStRES_tRESt?做ADF 檢驗(AR§的單位根檢驗),檢驗結果如下:

總結

以上是生活随笔為你收集整理的时间序列研(part13)--习题的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。