时间序列分析实验平稳性

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1、..-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展建模所造成的影响。二、根本概念：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检验三、实验容及要求：1、实验容：用Eviews5.1来分析1964年到1999年中国纱产量的时间序列，主要容：〔1〕、通过时序图看时间序列的平稳性，这个方法很直观，但比拟粗糙；〔2〕、通过计算序列的自相关和偏自

2、相关系数，根据平稳时间序列的性质观察其平稳性；〔3〕、进展纯随机性检验；〔4〕、平稳性的ADF检验；〔5〕、平稳性的pp检验。2、实验要求：〔1〕理解不平稳的含义和影响；〔2〕熟悉对序列平稳化处理的各种方法；〔2〕对相应过程会熟练软件操作，对软件分析结果进展分析。四、实验指导〔1〕、绘制时间序列图时序图可以大致看出序列的平稳性，平稳序列的时序图应该显示出序列始终围绕一个常数值波动，且波动的围不大。如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势或周期，那它通常不是平稳序列，现以1964-1999年中国纱年产量序列〔单位：万吨〕来说明。在EVIEWS中建立工作文件，在“

3、Workfilestructuretype〞栏中选择“Dated-regularfrequency〞，在右边的“Datespecification〞中输入起始年1964，终止年1999，点击ok那么建立了工作文件。找到中国纱年产量序列的excel文件并导入命名该序列为sha，见图1-2。图1-1建立工作文件..word.zl-..-图1-2创立新序列SHA，如图1-2。点击主菜单Quick/Graph就可作图，见图1-3，分别是折线图〔Linegraph〕、条形图〔Bargraph〕、散点图〔Scatter〕等，也可双击序列名，出现显示电子表格的序列观测值，然后点

4、击工具栏的View/Graph。如果选择折线图，出现图1-4的对话框，在此对话框中键入要做图的序列，点击OK那么出现折线图，横轴表示时间，纵轴表示纱产量，见图1-5，选择图1-5上工具栏options可以对折线图做相应修饰。点击主菜单的Edit/Copy，然后粘贴到文档就变成了如图1-6的折线图。图1-3图1-4..word.zl-..-图1-5图1-6从图1-6可以看出，纱产量呈现波动中上升的趋势，显然不平稳，所以不是一个平稳序列。这一结论，还可以通过平稳性统计检验来进一步说明。〔2〕、通过相关图做平稳性判断为了进一步的判断序列SHA的平稳性，需要绘制出该序列的

5、自相关图。双击序列名sha出现序列观测值的电子表格工作文件，点击View/Correlogram，出现图1-7的相关图设定对话框，上面选项要求选择对谁计算自相关系数：原始序列〔Level〕、一阶差分〔1stdifference〕和二阶差分〔2nddifference〕，默认是对原始序列显示相关图。下面指定相关图显示的最大滞后阶数k，假设观测值较多，k可取或；假设样本量较小k一般取〔表示时间序列观测值个数，说明不超过其的最大整数〕。假设序列是季节数据，一般k取季节周期的整数倍。设定完毕点击OK就出现图1-8的序列相关图和相应的统计量。..word.zl-..-图1-

6、7图1-8相关图的左半局部是自相关和偏自相关分析图，垂立的两道虚线表示2倍标准差。右半局部是滞后阶数、自相关系数、偏自相关系数、Q统计量和相伴的概率。从自相关和偏自相关分析图可以看出自相关系数趋向0的速度相当缓慢，且滞后6阶之后自相关系数才落入2倍标准差围以，并且呈现一种三角对称的形式，这是具有单调趋势的时间序列典型的自相关图的形式，进一步说明序列是非平稳的。〔3〕、纯随机性判断一个时间序列是否有分析价值，要看序列观测值之间是否有一定的相关性，假设序列各项之间不存在相关，即相应滞后阶数的自相关系数与0没有显著性差异，序列为白噪声序列，那么图1-8中Q统计量正是对序

7、列是否是白噪声序列即纯随机序列进展的统计检验，该检验的原假设和备择假设分别为：至少存在某个在图1-8中，由每个Q统计量的伴随概率可以看出，都是拒绝原假设的，说明至少存在某个k，使得滞后k期的自相关系数显著非0，也即拒绝序列是白噪声序列的原假设。..word.zl-..-进展时间序列分析，我们希望序列是平稳的，且非随机的，假设随机，前后观察值之间没有任何关系，没有信息可以提取。所以我们在研究时间序列之前，首先要对其平稳性和随机性进展检验，目的是对平稳且非随机序列进展研究。通过对1964-1999年中国纱年产量序列进展分析发现，纱产量是不平稳的，显示出波动中的上升趋势

8、，进一步用