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文檔簡介
1、時間序列數據平穩性檢驗實驗指導一、實驗目的:理解經濟時間序列存在的不平穩性,掌握對時間序列平穩性檢驗的步驟和各種方法,認識利用不平穩的序列進行建模所造成的影響。二、基本概念:如果一個隨機過程的均值和方差在時間過程上都是常數,并且在任何兩時期的協方差值僅依賴于該兩個時期間的間隔,而不依賴于計算這個協方差的實際時間,就稱它是寬平穩的。時序圖ADF檢驗PP檢驗三、實驗內容及要求:1、實驗內容:用Eviews5.1來分析1964年到1999年中國紗產量的時間序列,主要內容:(1)、通過時序圖看時間序列的平穩性,這個方法很直觀,但比較粗糙;(2)、通過計算序列的自相關和偏自相關系數,根據平穩時間序列的性
2、質觀察其平穩性;(3)、進行純隨機性檢驗;(4)、平穩性的ADF檢驗;(5)、平穩性的pp檢驗。2、實驗要求:(1)理解不平穩的含義和影響;(2)熟悉對序列平穩化處理的各種方法;(2)對相應過程會熟練軟件操作,對軟件分析結果進行分析。四、實驗指導(1)、繪制時間序列圖時序圖可以大致看出序列的平穩性,平穩序列的時序圖應該顯示出序列始終圍繞一個常數值波動,且波動的范圍不大。如果觀察序列的時序圖顯示出該序列有明顯的趨勢或周期,那它通常不是平穩序列,現以1964-1999年中國紗年產量序列(單位:萬噸)來說明。在EVIEWS中建立工作文件,在"Workfilestructuretype”欄中
3、選擇"Dated-regularfrequency",在右邊的"Datespecification"中輸入起始年1964,終止年1999,點擊ok則建立了工作文件。找到中國紗年產量序列的excel文件并導入命名該序列為sha,見圖1-2。repil-srIrreulurBui也了御電1vorkfilesnayb電rifromUnstr-a.ctwadfyingd-ataarid/or國n曲軍(option*1)WFPice:圖1-2創建新序列SHA,如圖1-2。點擊主菜單Quick/Graph就可作圖,見圖1-3,分別是折線圖(Linegraph)、條形
4、圖(Bargraph)、散點圖(Scatter)等,也可雙擊序列名,出現顯示電子表格的序列觀測值,然后點擊工具欄的View/Graph。如果選擇折線圖,出現圖1-4的對話框,在此對話框中鍵入要做圖的序列,點擊OK則出現折線圖,橫軸表示時間,縱軸表示紗產量,見圖1-5,選擇圖1-5上工具欄options可以對折線圖做相應修飾。點擊主菜單的Edit/Copy,然后粘貼到文檔就變成了如圖1-6的折線圖。Quick|OptiorisWindowHelpSample.GenerateSeries.”Show.Gr即hLinegraphBargraphScatterX¥linePieEmptyG
5、roup(EditSeries)SeriesStatisticsGroupStatisticsEstimateEquation.EstimateVAR.SeriesList圖1-3圖1-6從圖1-6可以看出,紗產量呈現波動中上升的趨勢,顯然不平穩,所以不是一個平穩序列。這一結論,還可以通過平穩性統計檢驗來進一步說明。(2)、通過相關圖做平穩性判斷為了進一步的判斷序列SHA的平穩性,需要繪制出該序列的自相關圖。雙擊序列名sha出現序列觀測值的電子表格工作文件,點擊View/Correlogram,出現圖1-7的相關圖設定對話框,上面選項要求選擇對誰計算自相關系數:原始序列(Level)、一階差分
6、(1stdifference)和二階差分(2nddifference),默認是對原始序列顯示相關圖。下面指定相關圖顯示的最大滯后階數k,若觀測值較多,k可取k/10或行;若樣本量較小k一般取斤/4(T表示時間序列觀測值個數,I表明不超過其的最大整數)。若序列是季節數據,一般k取季節周期的整數倍。設定完畢點擊OK就出現圖1-8的序列相關圖和相應的統計量。圖1-7Sample19641999Includedobservarioris36AjdlocorrchtionPartialCorrelationACPACO-StalPf&b11121314ICIEI?IB1920212223240.
7、91J091J32.E4B00000.6J3005061.2EB00000.767-0.06585,6600000695-D.DQ110634aoooQ.E09-0.129122.7000000.W0065136160.0000.476-0.034,跖SB0.0000.3S5-0139154.52oan0.321-0019159.740000Q.242-0.094162.02aooo0.1J7-D1BE16JDOaoooQ058<0,038164.19oooa-0.033-0116164250.0000103001016J,S60000-0.1680.063166.030.000-QJ1
8、6-D015169.990000-0.260-0.021174.65oooaa.306-0Q03181.36aooo-0.3460,040191.G2oooa-0.382-0010204.D80950000-0.4330.09238.260000-0.438D013253.49aooo.njTRn97QXinnnn圖1-8相關圖的左半部分是自相關和偏自相關分析圖,垂立的兩道虛線表示2倍標準差。右半部分是滯后階數、自相關系數、偏自相關系數、Q統計量和相伴的概率。從自相關和偏自相關分析圖可以看出自相關系數趨向0的速度相當緩慢,且滯后6階之后自相關系數才落入2倍標準
9、差范圍以內,并且呈現一種三角對稱的形式,這是具有單調趨勢的時間序列典型的自相關圖的形式,進一步表明序列是非平穩的。(3)、純隨機性判斷一個時間序列是否有分析價值,要看序列觀測值之間是否有一定的相關性,若序列各項之間不存在相關,即相應滯后階數的自相關系數與0沒有顯著性差異,序列為白噪聲序列,則圖1-8中Q統計量正是對序列是否是白噪聲序列即純隨機序列進行的統計檢驗,該檢驗的原假設和備擇假設分別為:Ho:1=:2-尸Pm=0,-m-1Hi:至少存在某個Pk¥0,Vm1,kwm在圖1-8中,由每個Q統計量的伴隨概率可以看出,都是拒絕原假設的,說明至少存在某個k,使得滯后k期的自相關系數顯著非
10、0,也即拒絕序列是白噪聲序列的原假設。進行時間序列分析,我們希望序列是平穩的,且非隨機的,若隨機,前后觀察值之間沒有任何關系,沒有信息可以提取。所以我們在研究時間序列之前,首先要對其平穩性和隨機性進行檢驗,目的是對平穩且非隨機序列進行研究。通過對1964-1999年中國紗年產量序列進行分析發現,紗產量是不平穩的,顯示出波動中的上升趨勢,進一步用自相關圖-偏自相關圖進行的平穩性檢驗發現自相關系數趨向0的速度相當緩慢,且滯后6階之后自相關系數才落入2倍標準差范圍以內,并且呈現一種三角對稱的形式,這是具有單調趨勢的時間序列典型的自相關圖的形式,進一步表明序列是非平穩的。序列的純隨機性檢驗進一步驗證序
11、列的不平穩性,因此要對此序列進行分析,要進行相應的平穩化處理。(4) ADF檢驗雙擊序列sha,點擊view/unitroottest,出現圖1-9的對話框,我們先對序列本身進行單位根檢驗,在滯后階數對話框選擇SC準則自動選擇階數,分別采用帶常數項,帶常數項和趨勢項以及什么都不帶的方程進行ADF檢驗,圖1-10顯示的是帶趨勢項和常數項的方程進行ADF檢驗的結果,從圖上可以看出,在顯著性水平0.01下,接受存在一個單位根的原假設,于是對其一階差分進行ADF檢驗,結果見圖1-11。二OK|CancelUnitRootTestTestterwitnotin掠Level1stdifferentC2nd
12、differieiiicIncludeintis.tequfttitai行lnt«rc«pt'Trfrnd.wdlGnt-ru4麗圖1-9NullHypothesis:SHAhasaunitrootExogenousConstantLinearTrendLagLength-0iAutomaticbasedanSICMAXLAG=9)"StatisticProb*AugmentedDic<ev'Fullerteststatistic267348702938Testcriticalvalues1%level4.2436445%拈3-3.54423
13、410%level-3204699"MacKinnon(1996)one-sidedp-values圖1-10FJulIIHypath&sis.DiSHA)hasaunitrootExogenousiWongLagLength1(AutomaticbasedonSICMAXLAG=gjt-StatisticProbkAugmentedDicksy-Fullerteststatistic-312869500027Testcintjcalvalues1%level-26369015%level-195133110%level-1610747MacKinnon11996)one-s
14、idedp-values圖1-11一階差分序列的ADF檢驗結果從圖1-11可以看出,在顯著性水平0.01下,一階差分序列拒絕存在一個單位根的原假設,說明經過差分后的序列已經平穩,可以為以后的建模使用。(5) PP檢驗平穩性檢驗常用的方法還有PP檢驗,在圖1-9的對話框中“TestType”中選擇下拉菜單Phillips-Perron,出現圖1-12的對話框,其他選項同ADF檢驗,圖1-13是對sha序列帶趨勢項和常數項的方程進行的pp檢驗,從結果看出來,接受存在一個單位根的原假設,于是同ADF檢驗,對其一階差分序列進行PP檢驗,結果見圖1-14,可以看出,和ADF檢驗UnitRootTest&
15、#163;"<?rtmootin廣Ll("1stdifferenc,P-2nddifferme結果相同,一階差分序列已經平穩。alsstimvtipn|Def&ultk*ra.*|工科。【屯工Gt«51.InteretplTrendandinteref*NonaBanclwidth在Autov&ticsel«aticm:|Hz士丁Bandwidtl*|Ikerspedfi|301K|Cancel圖1-12NullHypothesisSHAhasaunitrootExogenousConstantLinearTrendBandv-idthr1(Hewey-WestusingBartlettkernel)Adjt-StatProb?Phillips-Perronteststatistic-2.5120110320BTestcriticalvalues1%le&l«2436445%level-354423410%level-3204699"MacKinnanT996|one-sidedp-values圖1-13
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