怎样用matlab做时间序列平稳性检验

怎样用matlab做时间序列平稳性检验

检验一个时间序列是否平稳，用ADF检验，在matlab中是adftest( )函数，最简单的用法就是
h = adftest(Y)， 其中Y为待检验序列，返回值h=1表示序列平稳，h=0表示非平稳。比如


%构造两个序列进行检测
t = (1:100)';
y1 = randn(100,1); %平稳序列
y2 = randn(100,1) + .2*t;  %非平稳序列
plot(t,y1,t,y2);
adftest(y1) %返回1，即序列平稳

adftest(y2) %返回0，即序列非平稳

另外对于平稳时间序列有三大建模方法：
1、Box-Jenkins建模方法
2、Pandit-Wu建模方法
3、长自回归、白噪化建模方法
一般用Box-Jenkins建模方法，但Pandit-Wu建模方法更简单。
把数据转化为时间序列数据在估计，函数为y=iddata(x)
再给你举个例子（不是很严格）；
x=[2;2.5]
for k=1:198
x(k+2)=0.7*x(k+1)+0.2*x(k)+3*randn(1,1);
end
clear k
plot(x)
另外matlab有平稳检验的函数。函数说明如下：
dfARDTest Augmented Dickey-Fuller unit root
test for AR model with drift

dfARTest Augmented Dickey-Fuller unit root
test for zero-drift AR model

dfTSTest Augmented Dickey-Fuller unit root
test for trend-stationary AR model

ppARDTest Phillips-Perron unit root test for
AR(1) model with drift

ppARTest Run Phillips-Perron unit root test
for zero-drift AR(1) model

ppTSTest Phillips-Perron unit root test for
trend-stationary AR(1) model
实际上时间序列x(t)可能有趋势因素，有季节因素，有异常因素，有异方差情形
如有趋势因素，要得到平稳的序列有如下方法
Box-Jenkins建模方法是差分，再用ADF检验，不行就再差分，再用ADF检验
直到通过ADF检验
Pandit-Wu建模方法样本减去平均值

如有季节因素，就用HEGY检验，在季节差分。得到平稳的序列

如有异常因素，就就用异常值检验。

如有异方差（用Ljung-Box Q统计量检验），就用ARCH，或GARCH模型

模型定阶有很多方法：
1，残差方差图定阶
2、F检验定阶
3、AIC，BIC定阶

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