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一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题
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第一节时间序列分析的基本概念 第二节平稳性的检验 第三节协整
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一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题
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第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本方法。首先解释了时间序列的形态,常常通过它帮助我们考虑时间序列的四种独立成分:趋势、循环、季节和不规则。通过分离这些成分和测量它们的明显影响,可以预测时间序列的未来值。◼第二节主要介绍了回归分析预测法。市场活动中的许多现象也不例外,其变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系。回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发,通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析,推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法
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 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型(Auto Regression Model)  MA模型(Moving Average Model)  ARMA模型(Auto Regression Moving Average model)  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测
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第一节离散时间系统 第二节离散时间信号序列 第三节Z正变换 第四节Z反变换 第五节Z变换的性质 第六节Z变换与拉普拉斯变换的关系 第七节离散信号的Z变换
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时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入
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 时间序列的分解  确定性因素分解  趋势分析  季节效应分析  综合分析  X-11过程
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由于虚假回归问题的存在,在回归模型中应避免直接使用不存在协积关系的非平稳变 量。因此检验变量的平稳性是一个必须解决的问题。在第二章中介绍用相关图判断时间序列 的平稳性。这一章则给出序列平稳性的严格的统计检验方法,即单位根检验。 在介绍单位根检验之前,先认识四种典型的非平稳随机过程
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一、单位根过程 1、平稳过程与非平稳过程的差异 平稳时间序列具有如下特性: 具有常定均值,序列围绕在长期均值周围波动;
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