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第14章时间序列ARIMA模型
ARIMA模型不同于回归模型的两个特点是(1)这种建模方法不考虑其他解释变量
的作用,不以经济理论为依据而是依据变量本身的变化规律,利用外推机制描述时间序
列的变化。(2)明确考虑时间序列的非平稳性。当时间序列非平稳时,应首先通过差分
变换使序列平稳后再建立ARMA模型。
对于给定的时间序列,ARIMA模型形式的选择通常并不是惟一的。在实际建立模型
过程中经验越丰富,模型形式的选择就越准确、合理。
学习时间序列ARIMA模型有如下三点用处:(1)研究时间序列本身的变化规律,
如序列属于何种结构,模型参数是多少,都含有何种成分等。(2)在用时间序列构成的
回归模型的预测过程中可以首先用ARIMA模型预测解释变量的值。(3)在非经典计量
经济学研究中既以回归模型知识为基础,也以时间序列ARIMA模型分析为基础。不掌
握ARIMA模型分析方法就不能继续学习新的计量经济学知识。
14.1时间序列定义
随机过程:随时间由随量组成的一个有序序列称为随机过程,用{x,t˛T}表示。
t
简记为{x}或x。随机过程也常简称为过程。随机过程中的每一个元素x都是随量。
ttt
时间序列:随机过程的一次观测结果称为时间序列。也用{xt,t˛T}表示,并简记
为{x}或x。时间序列中的元素称为观测值。
tt
自然科学领域中的许多时间序列常常是平稳的。如工业生产中对液面、、温度
的控制过程,某地的气温变化过程,某地100年的水文资料等。但经济领域中多数宏观
经济时间序列却都是非平稳的。如一个国家的货币汇率序列,年GDP序列,年投资额序
列,年额序列等。
2007年9月5日至2008年9月5日247天的兑日元(100日元)汇率日中间
价序列见图14-1。这是一个不稳定序列。
7.4
y
7.2
7.0
6.8
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