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中国人民大学:《金融计量学》课程教学资源(PPT课件)Lecture 07 非平稳金融时间序列模型 7.3 去除趋势的方法
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中国人民大学:《金融计量学》课程教学资源(PPT课件)Lecture 07 非平稳金融时间序列模型 7.1 确定性趋势模型 7.2 随机性趋势模型
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中国人民大学:《金融计量学》课程教学资源(PPT课件)Lecture 04 平稳金融时间序列——AR模型 4.3 二阶自回归模型 AR(2)4.4 p阶自回归模型 AR(p)
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中国人民大学:《金融计量学》课程教学资源(PPT课件)Lecture 04 平稳金融时间序列——AR模型 4.1 基本概念 4.2 一阶自回归模型 AR(1)
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01 Cramer分解定理 02 差分平稳 03 ARIMA模型 04 疏系数模型
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 差分运算  ARIMA模型  Auto-Regressive模型  异方差的性质  方差齐性变化  条件异方差模型
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一、伪回归现象 所谓“伪回归”,是指变量间本来不存在相依关系,但回归结果却得出存在 相依关系的错误结论。这是传统回归分析方法较易犯的一种错误。 经济学家早就发现经济变量之间可能会存在伪回归现象。 20 世纪 70 年代,Grange、Newbold 研究发现,造成“伪回归”的根本原因 在于变量的时序序列的非平稳性
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5.4 样本自相关与部分自相关函数 5.5 自相关性检验 5.6 ARMA模型的实证分析及应用 5.7 实例应用:中国CPI通胀率的AR模型
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1.1 引言 1.2 时域离散随机信号的统计描述 1.3 随机序列数字特征的估计 1.4 平稳随机序列通过线性系统 1.5 时间序列信号模型
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