最新平稳时间序列PPT课件.ppt

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1、平稳时间序列平稳时间序列经典计量经济学模型与时间序列模型经典计量经济学模型与时间序列模型确定性时间序列模型与随机性时间序列确定性时间序列模型与随机性时间序列模型模型 例如，例如，对于如下最简单的宏观经济模型：这里，Ct、It、Yt分别表示消费、投资与国民收入。Ct与与Yt作作为为内内生生变变量量，它它们们的的运运动动是是由由作作为为外外生生变变量量的的投投资资It的的运运动动及及随随机机扰扰动动项项 t的的变变化化决决定定的。的。上述模型可作变形如下：两个方程等式右边除去第一项外的剩余部分可看成一个综合性的随机扰动项，其特征依赖于投资项It的行为。如如果果It是是一一个个白白噪噪声声，则消费序

2、列Ct就成为一个1阶阶自自回回归归过过程程AR(1)，而收入序列Yt就成为一个(1,1)阶的自回归移动平均过程阶的自回归移动平均过程ARMA(1,1)。二、随机时间序列模型的平稳性条件二、随机时间序列模型的平稳性条件 自回归移动平均模型（ARMA）是随机时间序列分析模型的普遍形式，自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）是它的特殊情况。关于这几类模型的研究，是时时间间序序列列分分析析的的重重点点内内容容：主要包括主要包括模型的平稳性分析模型的平稳性分析、模型的识别模型的识别和和模型的估计模型的估计。1 1、AR(p)AR(p)模型的平稳性条件模型的平稳性条件 随随机机时时间间序序列列模模型型的

3、的平平稳稳性性，可可通通过过它它所所生生成成的的随随机机时时间间序列的平稳性来判断序列的平稳性来判断。如如果果一个p阶自回归模型AR(p)生成的时间序列是平稳的，就说该AR(p)模型是平稳的，否则否则，就说该AR(p)模型是非平稳的。考虑p阶自回归模型AR(p)Xt=1Xt-1+2Xt-2+pXt-p+t (*)引入滞后算子（滞后算子（lag operator）L：LXt=Xt-1,L2Xt=Xt-2,LpXt=Xt-p(*)式变换为 (1-1L-2L2-pLp)Xt=t 记(L)=(1-1L-2L2-pLp),则称多项式方程 (z)=(1-1z-2z2-pzp)=0为AR(p)的特征方程特征

4、方程(characteristic equation)(characteristic equation)。可以证明，可以证明，如果该特征方程的所有根在单位圆外如果该特征方程的所有根在单位圆外（根的模大于（根的模大于1 1），则），则AR(p)AR(p)模型是平稳的。模型是平稳的。例例9.2.1 AR(1)模型的平稳性条件。对1阶自回归模型AR(1)方程两边平方再求数学期望，得到Xt的方差由于Xt仅与t相关，因此，E(Xt-1t)=0。如果该模型稳定，则有E(Xt2)=E(Xt-12)，从而上式可变换为：在稳定条件下，该方差是一非负的常数，从而有|1。而AR(1)的特征方程的根为 z=1/AR(

5、1)稳定，即|1，意味着特征根大于1。例例9.2.2 AR(2)模型的平稳性。对AR(2)模型 方程两边同乘以Xt，再取期望得：又由于于是 同样地，由原式还可得到于是方差为 由平稳性的定义，该方差必须是一不变的正数，于是有 1+21,2-11,|2|1这就是AR(2)的平稳性条件的平稳性条件，或称为平稳域平稳域。它是一顶点分别为（-2,-1），（2,-1），（0,1）的三角形。对应的特征方程1-1z-2z2=0 的两个根z1、z2满足：z1z2=-1/2 ,z1+z2=-1/2 AR(2)模型解出1，2由AR(2)的平稳性，|2|=1/|z1|z2|1，有于是|z2|1。由 2-1 1可推出同

6、样的结果。对高阶自回模型对高阶自回模型AR(p)来说来说，多数情况下没有必要直接计算其特征方程的特征根，但有一些有一些有用的规则可用来检验高阶自回归模型的稳定性用的规则可用来检验高阶自回归模型的稳定性：(1)AR(p)模型稳定的必要条件是模型稳定的必要条件是：1+2+p1 (2)(2)由于i(i=1,2,p)可正可负，AR(p)模模型稳定的充分条件是：型稳定的充分条件是：|1|+|2|+|p|1 对于移动平均模型MR(q)：Xt=t-1t-1-2t-2-qt-q 其中t是一个白噪声，于是 2、MA(q)模型的平稳性模型的平稳性 当滞后期大于q时，Xt的自协方差系数为0。因此:有限阶移动平均模型

7、总是平稳的有限阶移动平均模型总是平稳的。由于ARMA(p,q)模型是AR(p)模型与MA(q)模型的组合：Xt=1Xt-1+2Xt-2+pXt-p+t-1t-1-2t-2-qt-q 3、ARMA(p,q)模型的平稳性模型的平稳性 而而MA(q)模型总是平稳的，因此模型总是平稳的，因此ARMA(p,q)模型的平模型的平稳性取决于稳性取决于AR(p)部分的平稳性。部分的平稳性。当当AR(p)部分平稳时，则该部分平稳时，则该ARMA(p,q)模型是平稳的，模型是平稳的，否则，不是平稳的。否则，不是平稳的。最后最后 （1 1）一个平稳的时间序列总可以找到生成它的平稳的随机）一个平稳的时间序列总可以找到

8、生成它的平稳的随机过程或模型；过程或模型；（2 2）一个非平稳的随机时间序列通常可以通过差分的方）一个非平稳的随机时间序列通常可以通过差分的方法将它变换为平稳的，对差分后平稳的时间序列也可找出对法将它变换为平稳的，对差分后平稳的时间序列也可找出对应的平稳随机过程或模型。应的平稳随机过程或模型。因此，因此，如果我们将一个非平稳时间序列通过如果我们将一个非平稳时间序列通过d d次差分，将次差分，将它变为平稳的，然后用一个平稳的它变为平稳的，然后用一个平稳的ARMA(p,q)ARMA(p,q)模型作为它的模型作为它的生成模型，则我们就说该原始时间序列是一个生成模型，则我们就说该原始时间序列是一个自回

9、归单整移自回归单整移动平均（动平均（autoregressive integrated moving averageautoregressive integrated moving average）时）时间序列，记为间序列，记为ARIMA(p,d,q)ARIMA(p,d,q)。例如，例如，一个一个ARIMA(2,1,2)ARIMA(2,1,2)时间序列在它成为平稳序列之前时间序列在它成为平稳序列之前先得差分一次，然后用一个先得差分一次，然后用一个ARMA(2,2)ARMA(2,2)模型作为它的生成模模型作为它的生成模型的。型的。当然，当然，一个一个ARIMA(p,0,0)ARIMA(p,0,0

10、)过程表示了一个纯过程表示了一个纯AR(p)AR(p)平稳过平稳过程；一个程；一个ARIMA(0,0,q)ARIMA(0,0,q)表示一个纯表示一个纯MA(q)MA(q)平稳过程。平稳过程。三、随机时间序列模型的识别三、随机时间序列模型的识别 所所谓谓随随机机时时间间序序列列模模型型的的识识别别，就是对于一个平稳的随机时间序列，找出生成它的合适的随机过程或模型，即判断该时间序列是遵循一纯AR过程、还是遵循一纯MA过程或ARMA过程。所所使使用用的的工工具具主要是时间序列的自自相相关关函函数数（autocorrelation function，ACF）及偏偏自自相相关关函函数数（partial

11、autocorrelation function，PACF）。1 1、AR(p)AR(p)过程过程 (1)(1)自相关函数自相关函数ACFACF 1阶自回归模型阶自回归模型AR(1)Xt=Xt-1+t 的k阶滞后自协方差自协方差为：=1,2,因此，AR(1)模型的自相关函数自相关函数为=1,2,由由AR(1)的稳定性知的稳定性知|1，因此，因此，k k时，呈指数时，呈指数形衰减，直到零形衰减，直到零。这种现象称为拖尾拖尾或称AR(1)有无穷记有无穷记忆忆（infinite memory）。注意注意，0时，呈振荡衰减状。Xt=1Xt-1+2Xt-2+t该模型的方差0以及滞后1期与2期的自协方差1

12、,2分别为阶自回归模型阶自回归模型AR(2)类似地,可写出一般的一般的k期滞后自协方差期滞后自协方差：(K=2,3,)于是,AR(2)的k 阶自相关函数阶自相关函数为：(K=2,3,)其中:1=1/(1-2),0=1如果如果AR(2)AR(2)稳定，则由稳定，则由 1 1+2 211知知|k k|衰减趋于零，呈拖尾衰减趋于零，呈拖尾状。状。至于衰减的形式，要看至于衰减的形式，要看AR(2)AR(2)特征根的实虚性，特征根的实虚性，若为实根，若为实根，则呈单调或振荡型衰减，若为虚根，则呈正弦波型衰减。则呈单调或振荡型衰减，若为虚根，则呈正弦波型衰减。一般地，p阶自回归模型阶自回归模型AR(p)X

13、t=1Xt-1+2Xt-2+pXt-p+tk期滞后协方差为:从而有自相关函数:可见，无论无论k k有多大，有多大，k k的计算均与其到的计算均与其到p p阶滞后阶滞后的自相关函数有关的自相关函数有关，因此呈拖尾状呈拖尾状。如果如果AR(p)AR(p)是稳定的，则是稳定的，则|k k|递减且趋于零递减且趋于零。其中：1/zi是AR(p)特征方程(z)=0的特征根，由AR(p)平稳的条件知，|zi|p，Xt与Xt-k间的偏自相关系数偏自相关系数为零。AR(p)的一个主要特征是的一个主要特征是:kp时，时，k*=Corr(Xt,Xt-k)=0 即即 k*在在p以后是截尾的。以后是截尾的。一随机时间序

14、列的识别原则：一随机时间序列的识别原则：若若XtXt的的偏偏自自相相关关函函数数在在p p以以后后截截尾尾，即即kp时时，k*=0=0，而而它它的的自自相相关关函函数数 k是是拖拖尾尾的的，则则此此序序列列是是自自回回归归AR(p)AR(p)序序列。列。在实际识别时，由于样本偏自相关函数rk*是总体偏自相关函数k*的一个估计，由于样本的随机性，当kp时，rk*不会全为0，而是在0的上下波动。但可以证明，当kp时，rk*服从如下渐近正态分布:rk*N(0,1/n)式中n表示样本容量。因此，如果计算的rk*满足 需指出的是需指出的是，我们就有95.5%的把握判断原时间序列在p之后截尾。对MA(1)

15、过程 2、MA(q)MA(q)过程过程 可容易地写出它的自协方差系数自协方差系数：于是，MA(1)过程的自相关函数自相关函数为：可见，当当k1时，时，k k0，即，即Xt与与Xt-k不相关，不相关，MA(1)MA(1)自自相关函数是截尾的。相关函数是截尾的。MA(1)过程可以等价地写成过程可以等价地写成 t t关于无穷序列关于无穷序列X Xt t，X Xt-1t-1，的线性组合的形式：的线性组合的形式：或（*）(*)是一个AR()过程，它的偏自相关函数非截尾但却趋于零，因此MA(1)MA(1)的偏自相关函数是非截尾但却趋于零的偏自相关函数是非截尾但却趋于零的。的。注意注意:(*)式只有当|1时

16、才有意义，否则意味着距Xt越远的X值，对Xt的影响越大，显然不符合常理。因此，我们把把|1|q时，Xt与与Xt-k不相关，即存在截尾现象，因此，当当kq时，时，k k=0是是MA(q)的一个特征的一个特征。于是：可可以以根根据据自自相相关关系系数数是是否否从从某某一一点点开开始始一一直直为为0 0来判断来判断MA(q)MA(q)模型的阶。模型的阶。与MA(1)相仿，可以验证MA(q)过程的偏自相关函数是非截尾但趋于零的。MA(q)模型的识别规则：模型的识别规则：若随机序列的自相关函数截尾，若随机序列的自相关函数截尾，即自即自q q以后，以后，k k=0=0（kq kq）；而它的偏自相关函数是拖

17、尾的，）；而它的偏自相关函数是拖尾的，则此序列是滑动平均则此序列是滑动平均MA(q)MA(q)序列。序列。同样需要注意的是同样需要注意的是：在实际识别时，由于样本自相关函数rk是总体自相关函数k的一个估计，由于样本的随机性，当kq时，rk不会全为0，而是在0的上下波动。但可以证明，当kq时，rk服从如下渐近正态分布:rkN(0,1/n)式中n表示样本容量。因此，如果计算的如果计算的r rk k满足：满足：我们就有就有95.5%95.5%的把握判断原时间序列在的把握判断原时间序列在q q之后截尾之后截尾。ARMA(p,q)的自相关函数的自相关函数，可以看作MA(q)的自相关函数和AR(p)的自相

18、关函数的混合物。当当p=0时，它具有截尾性质时，它具有截尾性质；当当q=0时，它具有拖尾性质；时，它具有拖尾性质；当当p、q都不为都不为0时，它具有拖尾性质时，它具有拖尾性质 从识别上看，通常：从识别上看，通常：ARMA(p，q)过程的偏自相关函数（过程的偏自相关函数（PACF）可能在可能在p阶滞阶滞后前有几项明显的尖柱（后前有几项明显的尖柱（spikes），但从），但从p阶滞后项开始逐渐阶滞后项开始逐渐趋向于零；趋向于零；而而它的自相关函数（它的自相关函数（ACF）则是在则是在q阶滞后前有几项明显阶滞后前有几项明显的尖柱，从的尖柱，从q阶滞后项开始逐渐趋向于零。阶滞后项开始逐渐趋向于零。3

19、3、ARMA(p,q)ARMA(p,q)过程过程 四、随机时间序列模型的估计四、随机时间序列模型的估计 AR(p)、MA(q)、ARMA(p,q)模型的估计方法较多，大大体上分为体上分为3类：类：（1）最小二乘估计；）最小二乘估计；（2）矩估计；）矩估计；（3）利用自相关函数的直接估计）利用自相关函数的直接估计。下面有选择地加以介绍。结构阶数模型识别确定估计参数 AR(p)AR(p)模型的模型的Yule WalkerYule Walker方程估计方程估计 在AR(p)模型的识别中，曾得到 利用k=-k，得到如下方程组：此方程组被称为此方程组被称为Yule Walker方程组方程组。该方程组建该

20、方程组建立了立了AR(p)AR(p)模型的模型参数模型的模型参数 1 1,2 2,p p与自相关函数与自相关函数 1 1,2 2,p p的关系，的关系，利利用用实实际际时时间间序序列列提提供供的的信信息息，首首先先求求得得自自相相关关函函数数的的估计值估计值 然后然后利用利用Yule Walker方程组，求解模型参数的估计方程组，求解模型参数的估计值值由于 于是 从而可得 2 2的估计值的估计值 在具体计算时，可用样本自相关函数rk替代。MA(q)MA(q)模型的矩估计模型的矩估计 将MA(q)模型的自协方差函数中的各个量用估计量代替，得到：首先首先求得自协方差函数的估计值，(*)是一个包含(

21、q+1)个待估参数(*)的非线性方程组，可以用直接法直接法或迭代法迭代法求解。常常用用的的迭迭代代方方法法有有线线性性迭迭代代法法和和Newton-Raphsan迭代法迭代法。（1 1）MA(1)MA(1)模型的直接算法模型的直接算法 对于MA(1)模型，（*）式相应地写成于是 或有于是有解 由于参数估计有两组解，可根据可逆性条件|1|1的MA(q)模型，一般用迭代算法估计参数：由（*）式得 第一步第一步，给出的一组初值，比如代入（*）式，计算出第一次迭代值（*）第二步第二步，将第一次迭代值代入（*）式，计算出第二次迭代值 按此反复迭代下去，直到第m步的迭代值与第m-1步的迭代值相差不大时（满

22、足一定的精度），便停止迭代，并用第m步的迭代结果作为（*）的近似解。ARMA(p,q)ARMA(p,q)模型的矩估计模型的矩估计 在ARMA(p,q)中共有(p+q+1)个待估参数1,2,p与1,2,q以及2，其估计量计算步骤及公式如下：第一步第一步，估计1,2,p 是总体自相关函数的估计值，可用样本自相关函数rk代替。第二步，第二步，改写模型，求1,2,q以及2的估计值 将模型 改写为：令 于是(*)可以写成：(*)构成一个MA模型。按照估计MA模型参数的方法，可以得到1,2,q以及2的估计值。AR(p)AR(p)的最小二乘估计的最小二乘估计 假设模型AR(p)的参数估计值已经得到，即有 残

23、差的平方和为：(*)根据最小二乘原理，所要求的参数估计值是下列方程组的解：即 j=1,2,p (*)解该方程组，就可得到待估参数的估计值。为了与AR(p)模型的Yule Walker方程估计进行比较，将(*)改写成：j=1,2,p由自协方差函数的定义，并用自协方差函数的估计值 代入，上式表示的方程组即为：或 j=1,2,pj=1,2,p解该方程组，得到：即为参数的最小二乘估计。Yule Walker方程组的解比较发现，当n足够大时，二者是相似的。2的估计值为：需要说明的是，需要说明的是，在上述模型的平稳性、识别与估计的讨在上述模型的平稳性、识别与估计的讨论中，论中，ARMA(p,q)模型中均未

24、包含常数项。模型中均未包含常数项。如果包含常数项，该常数项并不影响模型的原有性质如果包含常数项，该常数项并不影响模型的原有性质，因为通过适当的变形，可将包含常数项的模型转换为不含常数项的模型。下面以一般的ARMA(p,q)模型为例说明。对含有常数项的模型 方程两边同减/(1-1-p)，则可得到 其中五、模型的检验五、模型的检验 由于ARMA(p,q)模型的识别与估计是在假设随机扰动项是一白噪声的基础上进行的，因此，如果估计的模如果估计的模型确认正确的话，残差应代表一白噪声序列型确认正确的话，残差应代表一白噪声序列。如果通过所估计的模型计算的样本残差不代表一白噪如果通过所估计的模型计算的样本残差

25、不代表一白噪声，则说明模型的识别与估计有误，需重新识别与估计。声，则说明模型的识别与估计有误，需重新识别与估计。在实际检验时，主要检验残差序列是否存在自相关在实际检验时，主要检验残差序列是否存在自相关。1 1、残差项的白噪声检验、残差项的白噪声检验 可用可用QLB的统计量进行的统计量进行 2检验检验：在给定显著性水平下，可计算不同滞后期的QLB值，通过与 2分布表中的相应临界值比较，来检验是否拒绝残差序列为白噪声的假设。若大于相应临界值，则应拒绝所估计的模型，需重新识别与估计。2 2、AICAIC与与SBCSBC模型选择标准模型选择标准 另外一个遇到的问题是，在实际识别ARMA(p,q)模型时

26、，需多次反复偿试，有可能存在不止一组（p,q）值都能通过识别检验。显然，增加增加p与与q的阶数，可增加拟合优度的阶数，可增加拟合优度，但却同时降低了但却同时降低了自由度自由度。因此，对可能的适当的模型，存在着模型的对可能的适当的模型，存在着模型的“简洁性简洁性”与模型与模型的拟合优度的权衡选择问题。的拟合优度的权衡选择问题。其中，n为待估参数个数（p+q+可能存在的常数项），T为可使用的观测值，RSS为残差平方和（Residual sum of squares）。在选择可能的模型时，在选择可能的模型时，AIC与与SBC越小越好越小越好 显显然然，如如果果添添加加的的滞滞后后项项没没有有解解释释

27、能能力力，则则对对RSSRSS值值的的减减小小没没有有多多大大帮帮助助，却却增增加加待待估估参参数数的的个个数数，因因此此使使得得AICAIC或或SBCSBC的值增加。的值增加。需需注注意意的的是是：在不同模型间进行比较时，必须选取相同的时间段。常用的模型选择的判别标准有：常用的模型选择的判别标准有：赤池信息法赤池信息法（Akaike information criterion，简记为简记为AIC）与施瓦兹贝叶斯法施瓦兹贝叶斯法（Schwartz Bayesian criterion，简记为简记为SBC）：由第一节知：中国支出法GDP是非平稳的，但它的一阶差分是平稳的，即支出法GDP是I(1)

28、时间序列。可以对经过一阶差分后的GDP建立适当的ARMA(p,q)模型。记GDP经一阶差分后的新序列为GDPD1，该新序列的样本自相关函数图与偏自相关函数图如下：例例9.2.3 中国支出法中国支出法GDP的的ARMA(p,q)模型估计。模型估计。图形：图形：样本自相关函数图形呈正弦线型衰减波，而偏自相关函数图形则在滞后两期后迅速趋于0。因此可初步判断该序列可初步判断该序列满足满足2 2阶自回归过程阶自回归过程AR(2)AR(2)。自相关函数自相关函数与偏自相关函数偏自相关函数的函数值：函数值：相关函数具有明显的拖尾性；偏自相关函数值在k2以后，可认为：可认为：偏自相关函数是截尾的。再次验证了一

29、阶差分后的偏自相关函数是截尾的。再次验证了一阶差分后的GDPGDP满足满足AR(2)AR(2)随机过程。随机过程。设序列GDPD1的模型形式为 有如下Yule Walker 方程：解为：用用OLSOLS法回归的结果为：法回归的结果为：（7.91)(-3.60)r2=0.8469 R2=0.8385 DW=1.15 有时，在用回归法时，也可加入常数项有时，在用回归法时，也可加入常数项。本例中加入常数项的回归为：（1.99）（7.74）（-3.58）r2=0.8758 R2=0.8612 DW.=1.22 模型检验模型检验 下表列出三模型的残差项的自相关系数及QLB检验值。模型1与模型3的残差项接

30、近于一白噪声，但模型2存在4阶滞后相关问题，Q统计量的检验也得出模型2拒绝所有自相关系数为零的假设。因此:模型模型1 1与与3 3可作为描述中国支出法可作为描述中国支出法GDPGDP一阶差分序列的随机生成过程。一阶差分序列的随机生成过程。用建立的用建立的AR(2)模型对中国支出法模型对中国支出法GDP进行外推预测。进行外推预测。模型模型1可作如下展开：于是，当已知t-1、t-2、t-3期的GDP时，就可对第t期的GDP作出外推预测。模型模型3的预测式与此相类似，只不过多出一项常数项。对对20012001年中国支出法年中国支出法GDPGDP的预测结果（亿元）的预测结果（亿元）预测值预测值 实际值

31、实际值 误差误差 模型模型1 95469 95933 -0.48%1 95469 95933 -0.48%模型模型3 97160 95933 1.28%3 97160 95933 1.28%由由于于中国人均居民消费（CPC）与人均国内生产总值（GDPPC）这两时间序列是非平稳的，因此不宜直接建立它们的因果关系回归方程。但但它它们们都都是是I(2)I(2)时时间间序序列列，因此可以建立它们的ARIMA(p,d,q)模型。下下面面只只建建立立中中国国人人均均居居民民消消费费（CPCCPC）的的随随机机时时间间序序列列模模型。型。中国人均居民消费（CPC）经过二次差分后的新序列记为CPCD2，其自相

32、关函数、偏自相关函数及Q统计量的值列于下表：例例9.2.4 中国人均居民消费的中国人均居民消费的ARMA(p,q)ARMA(p,q)模型模型 在5%的显著性水平下，通过Q统计量容易验证该序列本身就接近于一白噪声，因此可考虑采用零阶考虑采用零阶MA(0)MA(0)模型模型:由于k=2时，|r2|=|-0.29|因此,也可考虑采用下面的MA模型：当然，还可观察到自相关函数在滞后4、5、8时有大于0.2的函数值，因此，可考虑在模型中增加MA(4)、MA(5)、MA(8)。不同模型的回归结果列于表不同模型的回归结果列于表9.2.59.2.5。可以看出可以看出:在纯在纯MAMA模型中，模型模型中，模型4 4具有较好的性质，但由具有较好的性质，但由于于MA(5)MA(5)的的t t检验偏小，因此可选取模型检验偏小，因此可选取模型3 3。最后，给出通过模型最后，给出通过模型3 3的外推预测。的外推预测。模型3的展开式为：即 由于t表示预测期的随机扰动项，它未知，可假设为0，于是t期的预测式为:为模型3中滞后2期与滞后4期的相应残差项的估计值。表9.2.6列出了采用模型3对中国居民人均居民消费水平的2期外推预测。为了对照，表中也同时列出了采用2.10的模型的预测结果。