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一、 ρs与φSS的估计 设 Y1,Y2,…,YN是序列{Yt}的一段观测资料,N 为样本长 度
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一、依据现在和过去的信息对未来提出预测,自然希望预测是最优预测。 二、最优的准则是什么? 三、一个好的预测是预测的误差越小越好
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对单位根过程的分析,建立在维纳过程(布朗运动)和泛函中心极限定理之上
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前面两 节已为 检验单 位根做了理论准备。 下面我们讨论 Dickey— Fuller 建 立的单位根检验法。 任何一个序列 都有其 自身的真实生成过程。 Dickey—Fuller 假设 数据序列是由 下列两 种模型 之一产生:
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DF 检验要求模型 的随机 扰动项 t e 独立同分 布。但在实际应用中这 一条件往往不 能满足(如上一节中的有关例子)。一般来说,如果估计 模型的 DW 值偏离 2 较大,表明随机扰动 项是序列相关的,在这种情 况下使用 DF 检验可能会导致偏误,需要 寻找新的检验方法
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不确定性是现代经济和金融理论经常涉及到的一个焦点问题。例如,宏观经 济波动的不确定性、金融市场上收益的不确定性以及外汇市场上各国汇率的不确 定性等。在模型分析中,经济或金融变量的不确定性一般用方差来进行描述和度 量。而且为了分析简洁,通常对模型作出一些假定,例如在回归模型中假定随机 扰动项满足零均值、同方差和互不相关
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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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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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一、自回归模型(AR) 由于经济系统惯性的作用,经济时间序列往往存在着前后依存关 系。最简单的一种前后依存关系就是变量当前的取值主要与其前一时 期的取值状况有关。用数学模型来描述这种关系就是如下的一阶自回 归模型:
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1. 已知随机变量 X服从参数为1/2的指数分布,则随机变量 Z=3X-2的数学期望E(Z)=( )
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