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非平稳序列的随机分析,平稳随机脉冲序列

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proof随机Walk序列No平稳序列 。经典统计学分析都假设数据序列是独立的 ， 而时间序列 分析则侧重于数据序列的相互依赖，有些时候序列，虽然不是平稳，但它们的线性组合是平稳，时间序列考虑因素-1 分析根据其历史发展阶段和使用的统计方法分析方法可分为传统时间-1 ，根据观察时间的不同，time 序列中的时间可以是年、季度、月或其他任何时间形式 。

1、协整检验结果说明什么?怎样 分析?log(P1)系数的p值太大 。如果p1不重要，日志(P1)应该被消除，否则应该重建模型 。这不是一个协整检验结果，而是一个OLS回归结果 。再看P值(Prob) ， 每个变量的C和LOG(XISHU)以10%的置信度通过测试(即P值小于0.1)，LOG(P1)测试失败，回到R平方0 。，说明76.4%的解释变量是由模型变量解释的 。1.协整检验的定义:No-2序列很可能出现伪回归 。协整的含义是检验它们的回归方程中所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系 。

二、基本思路:20世纪80年代，Engle和Granger提出了协整的概念，指出两个或两个以上非平稳(非平稳)时间序列的线性组合可能是平稳或一个更低阶的单 。有些时候序列，虽然不是平稳 ， 但它们的线性组合是平稳 。平稳time序列If平稳以外的线性组合，这种组合反映了变量之间长期稳定的比例关系，称为协整关系 。
【非平稳序列的随机分析,平稳随机脉冲序列】
2、在使用非 平稳时间 序列(non-stationarytimeseriesNot平稳序列说明均值或方程或两者同时随时间变化，那么哪个OLS估计会严重影响回归结果的t值、f值和r平方的有效性，甚至会出现假回归 。可以翻翻一般的测量书，里面有如何检查和处理非-平稳time序列data之类的，比如差 ， 但是差的步骤不能多，否则做了也没意义 。

3、时间 序列 分析模型——ARIMA模型姓名:车文洋学号:【嵌牛入门】:什么是ARIMA模式【嵌牛鼻子】:ARIMA【嵌牛问题】:ARIMA模式具体可以应用在哪里？【镶嵌文字】:1 。研究目的传统的计量经济学方法是基于经济理论来描述变量关系的模型 。然而，经济理论通常不足以对变量之间的动态关系提供严格的解释 ， 内生变量可以出现在方程的左端和右端，这使得估计和推断更加复杂 。

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