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  • 【R语言】时间序列单位根检验

    万次阅读 多人点赞 2019-06-06 12:32:30
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    扩展包:

    library(tseries)
    

    单位根检验:

    adf.test()
    

    eg:一般p<0.05即可
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  • 时间序列单位根检验(1)

    千次阅读 多人点赞 2020-11-17 13:47:53
    1. 单位根检验(unit root test) 是平稳性检验的特殊方法。单位根检验是建立ARMA模型、ARIMA模型、变量间的协整分析、因果关系检验等的基础。 单位根检验统计检验方法有ADF检验、PP检验、NP检验。最常用的是ADF...

    一、 基本概念:

    1. 单位根检验(unit root test)

    • 是平稳性检验的特殊方法。单位根检验是建立ARMA模型、ARIMA模型、变量间的协整分析、因果关系检验等的基础。
    • 单位根检验统计检验方法有ADF检验、PP检验、NP检验。最常用的是ADF检验。
    • 无法区分哪个是自变量,哪个是因变量,需要对所有的变量做检验。
    • 有不平稳的转化为平稳,后续的操作是针对平稳序列做的以下检验。

    1). ADF检验

    • ADF检验全称
      是 Augmented Dickey-Fuller test,ADF是 Dickey-Fuller检验的增广形式。DF检验只能应用于一阶情况,当序列存在高阶的滞后相关时,可以使用ADF检验,所以说ADF是对DF检验的扩展。
    • ADF检验的原理
      ADF检验就是判断序列是否存在单位根:如果序列平稳,就不存在单位根;否则,就会存在单位根。
    • ADF检验的假设
      H0 假设就是存在单位根,如果得到的显著性检验统计量P值小于三个置信度(10%,5%,1%),则对应有(90%,95,99%)的把握来拒绝原假设。

    2).单位根检验的python操作

    from  statsmodels.tsa.stattools import adfuller
    

    3). 单位根检验的Eviews操作

    • ADF的Eviews实现
      步骤:quick–>Series Statistics–>unit Root test
      在这里插入图片描述
      输入检验的变量名称:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      输出结果分析
      在这里插入图片描述
      如果P值小于0.05 则拒绝原假设,不存在单位根,即序列平稳。如果P值大于0.05 则接受原假设,存在单位根,即序列不平稳。如果序列不平稳,则可以去对数,做差分,在判断是否平稳。

    单位根流程图:
    在这里插入图片描述
    一般选择Level,不选择差项,然后改变上述三个情形做检验,判断哪个模式下是平稳检验。

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  • 单位根?(略),见这部分随便的其他内容有讲解。是建模对数据的先决条件。 3 ADF检验的三种情形: 4 在MATLAB中常用的adf检验的操作: 4.1 经过差分使序列平稳。  % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不...

    1  ADF检验也叫扩展的迪克富勒检验,主要作用是检测序列的平稳性,也是最常用检测序列平稳性的检验方法。

    2  何为:平稳性?单位根?(略),见这部分随便的其他内容有讲解。是建模对数据的先决条件。

    3  ADF检验的三种情形:

    4  在MATLAB中常用的adf检验的操作:

    4.1  经过差分使序列平稳。

      % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳
      % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳

      % 注意这里和上图不一样,原假设为平稳1,。

    %% 单位根检验实例
    % Load Canadian inflation rate data.
    load Data_Canada
    Y = DataTable.INF_C;
    % Test the time series for a unit root.
    h = adftest(Y);
    disp(h);
    % 显示结果:
    % h =
    %   logical
    %    0   % 非平稳
    % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳
    % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳
    
    %% 使序列进行平稳,进行一阶差分
    Y1 = diff(Y);  % 经过一阶差分
    h1 = adftest(Y1);
    disp(h1);
    % h1 =
    %   logical
    %    1  % 平稳
    % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳
    % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳
    

     

    4.2  adf检验的其他输出内容,详细见MATLAB,doc中的内容

    %% 另外,adf检验还有其他的输出内容。
    [h2,pValue,stat,cValue,reg] = adftest(Y1);
    % h2 =
    %   logical
    %    1
    % pValue =    % p值
    %    1.0000e-03
    % stat =
    %    -4.8186
    % cValue =
    %    -1.9478
    % reg = 
    %   包含以下字段的 struct:
    % 
    %        num: 40
    %       size: 39
    %      names: {'a'}
    %      coeff: 0.2285
    %         se: 0.1601
    %        Cov: 0.0256
    %     tStats: [1×1 struct]
    %      FStat: [1×1 struct]
    %        yMu: 0.0028
    %     ySigma: 1.5513
    %       yHat: [39×1 double]
    %        res: [39×1 double]
    %     DWStat: 1.8378
    %        SSR: 4.6502
    %        SSE: 86.7950
    %        SST: 91.4452
    %        MSE: 2.2841
    %       RMSE: 1.5113
    %        RSq: 0.0509
    %       aRSq: 0.0509
    %         LL: -70.9449
    %        AIC: 143.8898  % AIC信息准则
    %        BIC: 145.5533  % BIC信息准则
    %        HQC: 144.4866  % HQC信息准则
    

     

    4.3  据上图,三种情形在MATLAB的adftest中的选择。

    %% 输入adf检验其他的内容
    [h3,~,~,~,reg3] = adftest(Y1,'model','AR');
    [h4,~,~,~,reg4] = adftest(Y1,'model','ARD');
    [h5,~,~,~,reg5] = adftest(Y1,'model','TS');
    disp([h3,h4,h5]);
    disp([reg3.AIC,reg4.AIC,reg5.AIC;reg3.BIC,reg4.BIC,reg5.BIC...
        ;reg3.HQC,reg4.HQC,reg5.HQC]);
    % 'model','AR';表示无截距项,无趋势项的单位根检验
    % 'model','ARD';表示有截距项,无趋势项的单位根检验
    % 'model','TS';表示由截距项,有趋势项的单位根检验
    % 另外,AIC,BIC,HQC准则在reg结构体内,可以调用用值观察那种情形平稳
    % 默认为'AR'形式,也就是不含截距项,不含趋势项的单位根检验
    

     

    4.4  如果选择滞后项,可以用用户设定的方式,如果滞后项设定为0,为DF检验。建议用户这里不用自己设定

    %% 滞后项
    [h6,~,~,~,reg6] = adftest(Y1,'model','AR','lags',0); %DF检验形式
    [h7,~,~,~,reg7] = adftest(Y1,'model','AR','lags',[0,1,2]);% 也可以对趋势项进行遍历
    

      

    5  检验流程

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/noah0532/p/8753005.html

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  • 时间序列的平稳性和单位根检验 内容包括时间序列的平稳性和单位根检验的讲述与具体的分析步骤。ppt格式的。
  • ___ ____ ____ ____ ____ (R)/__ / ____/ / ____/___/ / /___/ / /___/ 13.1 Statistics/Data Analysis此次系列文章的主题是通过Stata软件来分析时间序列的平稳和非平稳关系,以及如何通过Stata软件来进行不同时间...

      ___  ____  ____  ____  ____ (R)
     /__    /   ____/   /   ____/
    ___/   /   /___/   /   /___/   13.1
      Statistics/Data Analysis           

    此次系列文章的主题是通过Stata软件来分析时间序列的平稳和非平稳关系,以及如何通过Stata软件来进行不同时间序列模型的预测性分析。

    Stata软件介绍:(https://www.stata.com/)

    Stata is the solution for your data science needs. Obtain and manipulate data. Explore. Visualize. Model. Make inferences. Collect your results into reproducible reports.

    b14432fd60d41353e811c47f75234631.png

    一、背景介绍

    时间序列模型是将一个或一组变量按照时间次序排列,用于解释变量和相互关系的数学表达式,所得到的离散数字组成的序列集合。时间序列模型,可分为平稳时间序列和非平稳时间序列。平稳时间序列可以用来拟合回归方程进行未来的预测,而非平稳的时间序列不能直接做回归,会产生没有实际意义的伪回归。(不平稳的时间序列数据可能会带来t检验失败、自回归系数估计值有偏向的等问题)

    首先,判断一个时间序列是不是平稳,主要有三个评价指标:

    1. 均值是与t无关的函数

    3007398ecf0dee6fec78d1afe77d305e.png

    2. 方差是与t无关的函数 (即方差齐性)

    27b2fa84b2838d9cc62e38caf89d8506.png

    3. 协方差是与t无关的函数。(协方差用于衡量两个变量的总体误差。当两个变量是相同的情况时,协方差体现为方差。)

    574bfbb99b5f73992c2771db174239f2.png

    (图片来源:https://blog.csdn.net/qq_40006058/article/details/80191168)

    对于单独的非平稳时间序列,需要通过分来将非平稳时间序列变为平稳时间序列。如果对于两个非平稳时间序列,它们的某些线性组合是平稳的,那么这两个非平稳时间序列则存在协整关系,我们便可以基于协整关系去探索序列之间的长期均衡关系了。

    二、统计学模型

    验证时间序列的模型有:

    1. AR - Auto Regression, 自回归模型。自回归模型AR(p),p-自回归阶数;AR可以解决当前数据与后期数据之间的关系;

    2. MA - Moving Average,移动平均模型。移动平均模型MA(q),q-移动平均阶数;MA则可以解决随机变动也就是噪声的问题;

    3. ARMA - Auto Regression and Moving Average,自回归移动平均模型。自回归移动平均模型是与自回归和移动平均模型两部分组成;(以上三类模型可以直接应用于平稳时间序列模型)

    4. ARIMA - Auto Regression Integreate Moving Average,差分自回归移动平均模型。同前面的三种模型,ARIMA模型也是基于平稳的时间序列的或者差分化后是稳定的,另外前面的几种模型都可以看作ARIMA的某种特殊形式。表示为ARIMA(p, d, q)。p为自回归阶数,q为移动平均阶数,d为时间成为平稳时所做的差分次数。(前面三种模型,d=0,即平稳时间序列模型不需要做差分)

    5. ARCH - Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity, 自回归条件异方差模型,用来解决传统计量经济学对时间序列变量的第二个假设(变异数恒定)所引起的问题;

    6. GARCH - Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity, 广义自回归条件异方差模型,GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体定做的回归模型。和普通回归模型相比,GARCH对误差的方差进行了进一步的建模,特别适用于波动性的分析和预测,这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导作用;

    7. VAR - Vector Auto Regression, 向量自回归模型, 描述在同一个样本期间内的n个变量(内生变量)可以作为他们过去值的线性函数;VAR模型的方法是通过将变量作为一个系统来预测,被称为“多变量时间序列”,即向量自回归;

    8. 受限因变量模型:通俗的讲,是由于某种原因无法观察到被解释变量的全部值。在实际中,还会经常遇到因变量受到某种限制的情况,这种情况下,取得样本数据来自总体的一个子集,可能不能完全反映总体。例如,小时工资、住房价格和名义利率都必须大于零。这时需要建立的经济计量模型称为受限因变量模型(limited dependent variable model )。

      1. 断尾回归模型

      2. 截取回归模型

      3. 样本选择模型

    三、Stata实证分析

    1. ARIMA模型实践

    ARIMA模型分析时间序列的基本步骤为:将原始数据的时间序列可视化,观察平稳与非平稳分布 - 通过单位根检验,判断时间序列是否为平稳 - 通过ADF找到最优参数,建立ARIMA模型 - 进行预测

    打开Stata/MP 13.1软件,初始界面如下:

    2907b4406f72a3e1cc895c1b24dfbc54.png

    打开实例数据wp1,stata默认的数据文件后缀为.dta

    打开data-editor,查看导入的数据。wpi - wholesales price index - 批发价格指数,Lnwpi - wpi的对数。

    77201956e511228c26157c6f75f0fdb7.png

    要检测时间数据,需要首先定义数据为时间序列,在command中输入命令:tsset t

    将原始数据的时间序列进行可视化处理,作图观察时间序列的趋势:

    line wpi t

    a68014af23bedb5d2cabdf043d189a48.png

    直观看此时间序列为非平稳时间序列分布;但是需要通过验证才可以得出相应结论。

    通过观察自相关图与偏相关图,最主要的目的还是确定序列的ARMA(p,q)模型的具体形式。

    一般拿到数据后,先看你数据是否存在协整关系,存在就用平稳数据,不存在只能尝试差分后处理。差分的目的是消除序列的不平稳性,使其波动曲线更平稳。通过一阶插分和二阶插分的时序,来进行ADF单位根检验,进而判断后面的序列是否平稳。

    对原始数据进行单位根检验:dfuller ln_wpi

    7e851233382cc680f17c419f4886391c.png

    Z test都大于检验各检验临界值,且p-value>0.05

    所以原序列是非平稳时间序列;

    对一阶差分后的数据进行单位根检验:dfuller d.ln_wpi

    94051c6372e67f44dc23e9c49979cd86.png

    Z-test都小于各检验临界值,且p-value<0.05

    所以一阶差分后,序列变为平稳时间序列;

    对时序进行二阶差分的单位根检验:dfuller d2.ln_wpi

    5f73ec1e1027905f42ea84ea402134fa.png

    结果显示,二阶差分的时序为平稳时间序列。

    (* 滞后几阶与几阶差分的含义不同:滞后二阶是指取前两期的值;二阶差分就是,后一期一阶差分减去前一期一阶差分。)

    一阶差分就是离散函数中连续相邻两项之差。绘制一阶差分图:

    line d.wpi t,yline(0)

    (yline(0)表示在y=0处做一条直线)

    67d216650dbcc24e9a232c18a9ea2213.png

    绘制二阶插分图:line d2.wpi t,yline(0)

    可以看出二阶差分的时序图,直观上已经接近于一个平稳时间序列了。

    751c3d209f8dddf2e6073b10e16f22cb.png

    AC图确定的是p,PAC图确定的是q。判断ARIMA模型的传统方法是通过ACF(自相关图)和PACF(偏自相关图), 看ACF和PACF快速衰减的位置,看不同阶数对应快速衰减到标准差之内的位置。观察ACF和PACF的模式,主要看图形分布上是否有如下两个特征:

    1. 截尾:到了某个位置,系数突然变化,像被“截断”了一样;

    2. 拖尾:就是系数整体是一个单调渐变的趋势,但都不为0;

    若ACF拖尾,PACF截尾,用AR算法;

    若ACF截尾,PACF拖尾,用MA算法;

    若ACF,PACF都是拖尾,用ARMA算法;不平稳用ARIMA算法;

    如果,ACF和PACF的模式不明显,则需要尝试不同的参数值,然后通过赤池信息准则来判断。

    绘制一阶差分的自相关图:ac d.wpi

    (AC - Autocorrelation)

    c1bf064466406f6ded84b9a115c087a5.png

    绘制一阶差分的偏自相关:pac d.wpi

    (PAC - Partial Autocorrelation)

    5ef37782ec1913b058c83ef323cf7928.png

    根据图示,ACF的特征类似于拖尾,PACF则没有明显的特征模式。当ACF,PACF没有明显特征时,需要通过赤池信息来判断。

    赤池信息准则:通过AIC作为衡量统计模型拟合优良性的一种标准。它建立在熵的概念基础上,可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。根据不同参数组合的AIC值来判断模型的好坏,AIC越小越好。

    (AIC实际上是对样本内误差(in sample error)的估计量,即在训练样本的基础上,保持自变量不变,观察到一组新的y', 然后计算模型在这个新样本中得到误差的期望值。)

    通过单位根检验判断此时间序列是否为平稳时间序列:dfuller ln_wpi,lag(3) trend regress (此处假设滞后3期,lag(3)。正常做法是要进行多次滞后项的验证,然后去评判拟合回归的显著性效果。)

    2c517a8aec921a037c125eab0bb21441.png

    ADF(Augmented Dickey-Fuller) 单位根检验 (unit root test) 的原假设为:H0:p=1, 备择假设为:H1:p<1. (p=1表明存在单位根,原时间序列为非平稳时间序列)

    ADF检验的逻辑:如果序列平稳,则不会存在单位根;如果序列不平稳,则可以通过差分变换,检验差分后的序列是否平稳。

    ADF原假设H0为存在单位根(非平稳),对于一个平稳的时间序列数据,就要在给定的置信水平上显著,拒绝原假设。

    拒绝原假设的判别条件:1>统计量显著小于3个置信度(1%,5%,10%)的临界统计值时;2>Z统计量的P-value接近0。

    \]

    通过单位根检验结果可以看到在1%,5%,10%显著性水平下的临界值分别为1%-critical value=-4.033, 5%-critical value=-3.447, 10%-critical value=-3.147,Z检验统计量值为-2.25。而ADF是左侧单边检验,只要Z检验统计量值大于各临界值,则不能拒绝原假设H0(即p=1),原序列为非平稳时间序列。且p-value=0.4617,不能显著拒绝原假设。

    回归系数的解读:

    L1 - 表示回归系数;

    LD,L2D和L3D - 分别代表了滞后1-3阶滞后项对应的系数;LD滞后项p值为0,L2D滞后项p值为0.036,两项在5%显著性水平上都非常显著;L3D滞后项的p值为0.145,在5%显著性水平上显著性一般;

    _trend - 时间趋势项;p值为0.024,时间趋势在5%水平上很显著;

    _cons - 常数项;

    在Stata中,ARIMA模型被看做带有ARIMA扰动项的结构模型,ARIMA模型公式中本质上使用的是MLE(最大似然估计),对于序列ln_wpi,通过判断为非平稳时间序列,所以ARIMA(p,d,q)模型中,d=1。ARIMA(p,1,q)中的 自回归阶数p 和 移动平均阶数q 通过信息准则来确定,假定模型为ARIMA(1,1,1),在Stata中输入如下命令:

    arima ln_wpi,airma(1,1,1)

    estat ic

    47c5d9f03b323fb14eb89eb3980621ea.png

    a1b00cb30a83abdb58b1f51a1044da39.png

    0882549ae00d38dca22284bebbc6373d.png

    再分别求出ARIMA(2,1,1),ARIMA(1,1,2),ARIMA(2,1,2)的结果:

    ARIMA(2,1,1)

    812771286dc7a49688f24c1ee6012929.png

    ARIMA(1,1,2)

    b367311a49188cce7f1f2228ddf89908.png

    ARIMA(2,1,2)

    a68a38ac8a8563822374ead535b1e5d0.png

    可以看出ARIMA(1,1,1)中的AIC和BIC最小,p=1,q=1,d=1为ARIMA模型最优参数。拟合模型后,需要对残差序列检验是否为白噪声,输入:

    predict r,residual

    数据集中生成了新的残差序列r:

    b63c0485e8f4f11cf1cd023286ac7af6.png

    一个标准的检验流程中,需要比较不同预测方法得到的预测结果的残差。正常情况下,残差应该为平稳序列。

    我们对得到的残差列进行单位根检验:

    dfuller r

    a57b72b8fb4e1bd8337a1690037e8b4f.png

    根据z-test和p-value,残差为平稳时间序列;

    绘制残差图如下,也可以直观的看出是一个平稳的时间序列。

    line r t,yline(0)

    e32bea54f56aece4ddc9422b44426d8d.png

    系数显著性检验通过后,要进行模型的有效性检验,也就是检验残差性是否为白噪声:

    用Q统计量进行白噪声(white noise)检验:

    wntestq r

    9154415b10bdc1761123fb4fa19a045c.png

    wntestb r

    54520995edcbccf68ef99ba18a0ffa12.png

    通过白噪声检验的结果,可知模型的有效性拟合效果较好。

    下面开始模型的预测:

    生成未差分的wpi时间序列y:preidct y,y

    96dced44516b372672f03d018950df23.png

    生成差分后的wpi序列xb:predict xb,xb

    9db91370809421543a8e942ea2ff8ded.png

    比对ARIMA模型生成的预测值和原始值的拟合线对比:

    line ln_wpi y t, yline(0)

    (红色为预测值拟合线,黑色为原始值拟合线)

    d94b71e1a572474686030ad7e0e78f36.png

    样本外预测,首先添加预测值的空白填充位置:

    tsappend,add(4)

    8586bc251523d45925dd36980bbc0484.png

    对差分后序列的预测:predict y_hat

    1a3e8144b8165d614fd303d9033f5cc9.png

    对原序列wpi的预测:predict yy_hat,y

    (在STATA中,ARIMA模型只能预测未来1期的数值。)

    2e06b67349cc5b2af1eab39ac66891d2.png

    将预测值与原始值的拟合曲线进行比较:line ln_wpi yy_hat t, yline(0)

    可以看出红色拟合线对应的多出一期的预测值已经体现。

    00c0bdc17c17966115a06ce4f95913d8.png

    下一篇将总结时间序列模型之ARCH和GARCH模型,在STATA中的使用方法和规范。

    “笔人自认才疏学浅,仅略知皮毛,更兼时间和精力所限,文中错谬之处在所难免,若蒙读者诸君不吝告知,将不胜感激。”

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  • 时间序列与R语言应用(part2)--ADF单位根检验

    万次阅读 多人点赞 2020-04-05 23:42:43
    文章目录ADF单位根检验开胃菜自回归过程AR特征根趋势非平稳时间序列利用ADF检验区分趋势非平稳和差分非平稳单位根检验DF检验ADF检验R语言实现 ADF单位根检验 学习单位根检验之前,先来几道开胃菜,看几个知识点。 ...
  • 在ARMA/ARIMA这样的自回归模型中,模型对时间序列数据的平稳是有要求的,因此,需要对数据或者数据的n阶差分进行平稳检验,而一种常见的方法就是ADF检验,即单位根检验。 平稳随机过程 在数学中,平稳随机过程...
  • ——单位根检验数据不平稳怎么办?——协整检验单整、协整(cointegration)协整检验总结——时间序列数据的一般处理流程 为什么要把时间序列变成平稳的?——平稳性的意义 凭以推测经济系统(或其相关变量)在未来...
  • Stata中的单位根检验

    万次阅读 2018-11-07 00:06:56
    检验序列的平稳性是时间序列分析的关键步骤时间序列中很多估计量的统计特性都依赖于数据是否平稳。一般意义上,一个(弱)平稳过程的期望、方差和自相关系数应不随时间变化。 然而在大多可观测的时间序列中,趋势项...
  • 本文将介绍如何利用EViews进行面板数据的一些基本检验。】所用软件:EViews10(建议使用EViews6)因为基本大多数在网上可以找到的教程都是使用EViews6来做的,笔者这里是因为只买到了EViews10版本被迫.....另外,由于...
  • 时间序列分析之ADF检验

    万次阅读 多人点赞 2019-02-06 18:59:09
    如 ARMA、ARIMA,都会要求时间序列是平稳的,所以一般在研究一段时间序列的时候,第一步都需要进行平稳性检验,除了用肉眼检测的方法,另外比较常用的严格的统计检验方法就是ADF检验,也叫做单位根检验。 ADF检验...
  • 时间序列检验步骤

    2020-11-17 19:05:32
     实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值...
  • 步骤一:分析数据的平稳性(单位根检验)按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出,一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对...
  • "X is said to Granger-causeY if Y can be better predicted using the histories of bothX and Y than it can by using the history of Y alone."二、格兰杰因果检验格兰杰因果检验本质是对VAR模型的参数进行线性....
  • 时间序列模型步骤教程(ARIMA)

    千次阅读 2020-10-29 19:17:17
    时间序列的分析的步骤是先对数据进行平稳性和非白噪声检验(如不满足需对数据进行平滑或差分等预处理),然后才是模型调参跟预测,因此本文分为2大部分介绍,答题思路见脑图。 一、数据准备&探索 1、平稳性 ...
  • 课程链接:添加链接描述 1.分类 1.白噪声序列(纯随机序列,无...单位根检验;2.ACF PACF拖尾(下降的趋势),截尾(某一点后变为0)检验 –》白噪声检验(检验是否为纯随机序列)–》是,停止检验 –》不是–》计算.A
  • ADF单位根检验方法

    万次阅读 2018-08-15 13:31:48
    ADF检验,如果序列平稳,则不存在单位根,否则就会存在单位根。 若数据不平稳,则可以做差分变换,查看是否差分后平稳。 ADF原假设为,序列存在单位根,即非平稳,对于一个平稳的时序数据,就需要在给定的置信水平...
  • 单位根检验做得不好常常会把退势平稳过程误判为随机趋势非平稳过程(隐性趋势)和确定性趋势非平稳(显性趋势)过程。检验时间序列中是否含有单位根时常会碰到如下几种问题: 当被检验过程的形式未知时,应该考虑...
  • 实证检验步骤\quad先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值...
  • 首先,通过单位根检验,检验各面板数据序列的平稳性,以避免伪回归。第二,开展协整检验或模型修正,防止出现伪回归问题。第三,在前两步的基础上,进行模型设定检验,以确定选用哪一种面板数据模型。3.1.2 面板数据...
  • 时间序列分析之协整检验

    万次阅读 多人点赞 2019-02-07 14:18:02
    平稳性是进行时间序列分析的一个很重要的前提,很多模型都是基于平稳下进行的,而现实中,很多时间序列都是非平稳的,所以协整是从分析时间序列的非平稳性入手的。 协整的内容是: 设序列是 d 阶单整的,记为,...
  • 4、单位根检验 二、特征处理方法 2.1 差分 diff_12 = ts_log.diff(12) 2.2 平滑法 参考:https://editor.csdn.net/md/?articleId=103409165 2.3 对数变换 减小数据的振动幅度,使其线性规律更加明显 ...
  • 时间序列相关算法与分析步骤

    万次阅读 多人点赞 2018-04-06 11:13:02
    首先,从时间的角度可以把一个序列基本分为3类:1.纯随机序列(白噪声序列),这时候可以停止分析,因为就像预测下一次硬币哪一面朝上一样毫无规律。2.平稳非白噪声序列,它们的均值和方差是常数,对于这类序列,有...
  • 利用EViews进行单位根检验(ADF、DF检验的操作步骤基本相同) 在主菜单选择Quick / Series Statistics / Unit Root Test输入待检验的序列名/单击OK / 出现单位根检验对话框 单位根检验对话框(由三部分构成) ...
  • 时间序列之协整检验(3)

    千次阅读 多人点赞 2020-11-17 18:41:02
    协整是指若两个或多个非平稳的变量序列,其某个线性组合后的序列呈平稳性。 协整理论的作用在于正确地解释了经济现象和预测现象,误差修正模型(ECM) 将影响变化的因素有效地分解成长期静态关系和短期动态关系之和...
  • 来源:TimeSeries当我们有一个新的时间序列数据时,怎么判断它是否是平稳的呢?时间序列平稳性检验方法,可分为三类:图形分析方法简单统计方法假设检验方法一、图形分析方法图形分析方法是一...
  • 最近因业务需求,需要对时间序列数据进行趋势描述和突变点检测,做一个程序自动识别趋势变化趋势。...分段时间序列平稳性检验——&amp;gt;不满足平稳性的采用趋势检验,并增加趋势成都表述。 内容包括: 时间...
  • 单位根检验、协整检验和格兰杰因果…

    万次阅读 多人点赞 2017-02-04 21:26:40
    实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和...
  • 时间序列的平稳性检验方法汇总。主要检验方法为:DF检验、ADF检验、PP检验、DF-GLS检验、KPSS检验等,含代码示例,并增加了预备知识:时间序列的确定趋势、随机趋势、d阶单整及单位根概念的解释。

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