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时间序列分析 白噪声,eviews时间序列白噪声检验

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时间序列 分析难 ， 什么是时间序列？Time 序列简单来说就是每个时间点形成的数值序列，time 序列 分析是通过观察历史数据预测未来值的时间序列 。时间类1序列，纯随机序列又称白噪声 序列，序列，没有相关性，完全是随机波动，平稳非白噪声 序列其均值和方差为常数，对于这个序列 ， 有成熟的建模方法 ， 通常是建立一个线性模型来拟合这个序列 ， 从而提供有用的信息 ， ARMA模型是最常用的平稳序列拟合模型(线性拟合不是用时间拟合，而是用自身拟合)3、非平稳非白-0 序列对于非平稳序列，其方差和均值是不同的 。如果一个时间序列可以用平稳性来微分 ， 那么这个时间序列就是微分平稳性序列，可以用ARIMA模型3:平稳性检验1，为什么需要序列平稳性 。

1、怎样用eviews进行白 噪声检验 white 噪声检查步骤如下:打开resid 序列，查看，相关图，为差序选择level，确认看Q统计量的伴随P值是否很大 。从视图中选择 。很简单 。可以在eviews中打开resid 序列 ， 根据伴随p值的大小，选择差分阶数为level 。如果伴随p值大，对应的白噪声也大 。只要a 噪声 process的谱宽远大于它作用的系统的带宽 ， 并且它的谱密度在这个带宽内可以认为是一个常数 ， 就可以把它当作white 噪声处理 。

2、时间 序列在建模前需要对数据做哪些检验time序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计建立数学模型的理论和方法 。一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法) 。Time 序列 分析常用于国民经济宏观调控、区域综合发展规划、企业管理、市场潜力预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫害预报、环境污染控制、生态平衡、天文和海洋 。

一般来说 ， 经济运行的时间序列不稳定序列 。(2)稳住不动序列 。如果数据序列是非平稳的，有一定的上升或下降趋势，则需要进行差分处理；如果数据具有异方差性，则需要对其进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值与零没有显著差异 。(3)根据time 序列 model的识别规则建立相应的模型 。
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3、用eviews或spss怎么检验一个时间 序列为白 噪声 序列楼主之所以选趋势，是为了让趋势序列稳定，对吧？你说要提取时间段序列，说明趋势序列，也包含周期变化 ， 所以肯定不是白噪声-1/ 。如果是，首先要在提取趋势后对序列做单位根检验，检查提取趋势后的序列是否稳定 。单位根检查的步骤是(eviews):打开序列，点击查看 ， unitroottest，用默认选项就好 。看输出Pvalue，H0是:序列单位根(不稳定) ， H1是:无单位根(稳定) 。

如果趋势序列是平稳的，那么平稳的序列可以建模，比如ARMA模型 。如果有周期，也可以用周期函数拟合，或者用季节差的ARMA模型 。当这些都完成后，剩余的序列要测试为white 噪声，通过white 噪声测试，建模完成 。white 噪声 test的步骤是:打开resid 序列，查看，相关图，为微分阶选择level，确认看Q统计量的伴随P值是否很大 。

4、时间 序列 分析难不难 1，什么是时间序列？Time 序列简单来说就是每个时间点形成的数值序列，time 序列 分析是通过观察历史数据预测未来值的时间序列 。时间类1序列，纯随机序列又称白噪声 序列，序列，没有相关性，完全是随机波动 。平稳非白噪声 序列其均值和方差为常数 。对于这个序列，有成熟的建模方法，通常是建立一个线性模型来拟合这个序列，从而提供有用的信息 。ARMA模型是最常用的平稳序列拟合模型(线性拟合不是用时间拟合，而是用自身拟合)3、非平稳非白-0 序列对于非平稳序列 ， 其方差和均值是不同的 。如果一个时间序列可以用平稳性来微分，那么这个时间序列就是微分平稳性序列，可以用ARIMA模型3:平稳性检验1 。为什么需要序列平稳性？
5、时间 序列 分析介绍姓名:车文洋学号:【埋牛入门】:时间序列是什么【埋牛鼻子】:时间序列【埋牛的问题】:时间序列具体应用是什么？【镶嵌文字】:Time 序列是在相同时间间隔的不同时间点采集的数据集合，供分析用来了解长期发展趋势，预测未来 。time 序列与常见回归问题的区别如下:1，时间序列与时间有关；线性回归模型的假设:观测结果是独立的在这种情况下不成立 。

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