第六章时间序列计量 经济学模型的理论与方法
教学内容 第一节 时间序列的平稳性及其检验 第二节 随机时间序列模型的识别和估计 第三节协整分析与误差修正模型
2 教学内容 第一节 时间序列的平稳性及其检验 第二节 随机时间序列模型的识别和估计 第三节 协整分析与误差修正模型
§6.1时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 、 单整、趋势平稳与差分平稳随机过程
3 §6.1 时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程
一、问题的引出： 非平稳变量与经典回归模型 (一)、引言 最早的时间序列分析可以追溯到70O0年前的古埃及。 古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，就构成所谓的时 间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常 有规律。由于掌握了尼罗河泛滥的规律，使得古埃及的农业迅速发 展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。 按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了 一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规 律，预测它将来的走势就是时间序列分析
4 一、问题的引出： 非平稳变量与经典回归模型 （一）、引言 最早的时间序列分析可以追溯到7000年前的古埃及。 古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，就构成所谓的时 间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常 有规律。由于掌握了尼罗河泛滥的规律，使得古埃及的农业迅速发 展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。 按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了 一个时间序列。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规 律，预测它将来的走势就是时间序列分析
(二)时间序列的定义 ·随机序列：按时间顺序排列的一组随机变量 .,X1,X22.,X,3. ·观察值序列：随机序列的个有序观察值，称之为序列长度 为n的观察值序列 1,X 2 随机序列和观察值序列的关系 观察值序列是随机序列的一个实现 我们研究的目的是想揭示随机时序的性质 实现的手段都是通过观察值序列的性质进行推断 5
5 （二)时间序列的定义 随机序列和观察值序列的关系 –观察值序列是随机序列的一个实现 –我们研究的目的是想揭示随机时序的性质 –实现的手段都是通过观察值序列的性质进行推断 t x , x , , x 1 2 •随机序列:按时间顺序排列的一组随机变量 •观察值序列:随机序列的n个有序观察值，称之为序列长度 为 n 的观察值序列 , X 1 , X 2 , , X t ,
1、时间序列及其分类 时间序列(Times series)又称动态数列，是将某 现聚宝不时简上的取眉安高先序物美 成的序列，形式上由现象所属时间和与时间对应的 观察值两部分组成。时间序列是对现象进行动态分 析的依据。 时间序列作用： 1).可以描述现象发展变化的特点与结果； 2).可用来研究现象变动的趋势和规律性，从而对未 来发展进行预测： 路用来研究现象之间相互联系程度及变动关系
6 1、时间序列及其分类 § 时间序列(Times series)又称动态数列，是将某一 现象在不同时间上的取值按时间先后顺序排列所形 成的序列，形式上由现象所属时间和与时间对应的 观察值两部分组成。时间序列是对现象进行动态分 析的依据。 § 时间序列作用： 1）.可以描述现象发展变化的特点与结果； 2）.可用来研究现象变动的趋势和规律性，从而对未 来发展进行预测； 3）.可以用来研究现象之间相互联系程度及变动关系
例：我国国内生产总值等时间序列 国内生产总值 年末总人口 人口自然增长率 居民消平 年份 (亿元) (万人) (%) ( 1990 18547.9 114333 1.439 803 1991 21617.8 115823 1.298 896 1992 26638.1 117171 1.160 1070 1993 34634.4 118517 1.145 1331 1994 46759.4 119850 1.121 1781 1995 58478.1 121121 1.055 2311 1996 67884.6 122389 1.042 2726 1997 74462.6 123626 1.006 2944 1998 78345.2 124761 0.914 3094 1999 82067.5 125786 0.818 3142 2000 89468.1 126743 0.758 2001 97314.8 127627 0.695 105172.3 128453 0.645 117390.2 129227 0.601 136875.9 129988 0.587
7 例： 我国国内生产总值等时间序列 年份 国内生产总值 （亿元） 年末总人口 （万人） 人口自然增长率 （％） 居民消费水平 （元） 1990 18547.9 114333 1.439 803 1991 21617.8 115823 1.298 896 1992 26638.1 117171 1.160 1070 1993 34634.4 118517 1.145 1331 1994 46759.4 119850 1.121 1781 1995 58478.1 121121 1.055 2311 1996 67884.6 122389 1.042 2726 1997 74462.6 123626 1.006 2944 1998 78345.2 124761 0.914 3094 1999 82067.5 125786 0.818 3142 2000 89468.1 126743 0.758 2001 97314.8 127627 0.695 2002 105172.3 128453 0.645 2003 117390.2 129227 0.601 2004 136875.9 129988 0.587
·时间序列的分类 1)、按构成时间序列的现象观察值的数学 表现形式不同，时间序列可分为绝对数时 间序列、相对数时间序列和平均数时间序 列。 时期序列 绝对数时间序列 时间序列 时点序列 相对数时间序列 平均数时间序列
8 •时间序列的分类 时期序列 绝对数时间序列 时点序列 相对数时间序列 平均数时间序列 时 间 序 列 1）、按构成时间序列的现象观察值的数学 表现形式不同，时间序列可分为绝对数时 间序列、相对数时间序列和平均数时间序 列
时间序列的分类 。f 绝对数时间序列中的观察值是绝对数，根据其 时间状况不同，可分为时期序列和时点序列。 时期序列中的观察值反映现象在一段时期内的活动 总量，并且各观察值通常可以直接相加，用于反映现 象在更长一段时期内的活动总量。 时点序列中的观察值反映现象在某一瞬间时点上的 总量，序列中的各观察值通常不能相加，相加没有实 际意义。 。 由绝对数时间序列可以派生出相对数时间序列 和平均数时间序列，它们分别由一系列相对数 和平均数按时间顺序排列而成
9 时间序列的分类 • 绝对数时间序列中的观察值是绝对数，根据其 时间状况不同，可分为时期序列和时点序列。 时期序列中的观察值反映现象在一段时期内的活动 总量，并且各观察值通常可以直接相加，用于反映现 象在更长一段时期内的活动总量。 时点序列中的观察值反映现象在某一瞬间时点上的 总量，序列中的各观察值通常不能相加，相加没有实 际意义。 • 由绝对数时间序列可以派生出相对数时间序列 和平均数时间序列，它们分别由一系列相对数 和平均数按时间顺序排列而成
时间序列的分类 2)、按构成时间序列的现象观察值的变划 情况不同，时间序列可分为平稳序列和非 平稳序列。 时间序列 平稳序列 非平稳序列 有趋势序列 复合型序列 0
10 时间序列的分类 2）、按构成时间序列的现象观察值的变动 情况不同，时间序列可分为平稳序列和非 平稳序列。 平稳序列 有趋势序列 复合型序列 非平稳序列 时间序列