如何进行平稳性检验

如何进行平稳性检验

问题一：怎么使用EViews进行平稳性检验 这两个数据都是非平稳的。而且你数据样本太少，所以这个结论对于你的分析来骸没有任何帮助。你用的是人民币汇率，05年以前都是不变的，这对数据有影响。我建议你将数据改为月度数据，或者周度数据。增加样本数。问题二：如何用stata进行平稳性检验 help dfuller问题三：怎样用matlab做时间序列平稳性检验 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...余下全文>>问题四：怎么做平稳性检验，单位根检验 平稳性检验和单位根检验一般是三个基准模型:a:AR(1)，b:AR(1)再加截距，c:b的基础上再加趋势。一般先从c开始单位根检验，当确定不含有趋势后，继续用b检验，若存在单位根，继续用a检验。当然在这个过程中如果发现不存在单位根，则检验结束。如果检验的c模型仍然不能拒绝存在单位根，说明可能不平稳，则进行一阶差分后再检验，如果仍然存在单位根，再差分……直到拒绝单位根为止。根据模型的选定，分别查ADF分布表，对应临界值判断是否存在单位根。在ADF检验中，由于做了差分，通常的原假设是系数=0，因此t统计量服从t分布，可以通过回归的t值来和ADF分布进行对比。在计量软件Eviews中，unit root test选项可以根据研究的需要直接进行ADF检验。问题五：eviews时间序列平稳性检验ADF如何判断?如图 这个输出结果应该这样看：
从上往下 分为2个部分 最上面的部分是ADF检验的结论部分，看的时候看prob这列的值
，这个越小就表明越不可能存在单位根，小的标准就看你选择置信水平，比如你选择5%，那么小于5%就得到不存在单位更的结论。关键在于你对置信水平的选择。通常有10%，5%，1%几种。下面部分是对ADF回归的详细结果，ADF检验的本质就是构造了一个特殊的回归方程，而下面的结果给出了估计中各个参数的取值。问题六：面板数据怎么进行平稳性检验 首先，不是所有的数据都需要进行平稳性检验，只有时间序列数据需要
其次，这跟相关系数没关系
再次，一个自变量多个自变量都可以
协整分析就是回归，只不过加了道平稳性检验罢了，其余的和一般回归殊无二致。问题七：面板数据怎么进行平稳性检验 首先，不是所有的数据都需要进行平稳性检验，只有时间序列数据需要 其次，这跟相关系数没关系 再次，一个自变量多个自变量都可以 协整分析就是回归，只不过加了道平稳性检验罢了，其余的和一般回归殊无二致。问题八：检验时间序列平稳性的方法有哪两种 1、 时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。 2、 宽平稳时间序列的定义：设时间序列 ，对于任意的 , 和 ，满足： 则称 宽平稳。 3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。 4、ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。 （1） 自回归模型AR(p)：如果时间序列 满足 其中 是独立同分布的随机变量序列，且满足： ， 则称时间序列 服从p阶自回归模型。或者记为 。 平稳条件：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。 （2） 移动平均模型MA(q)：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从q阶移动平均模型。或者记为 。 平稳条件：任何条件下都平稳。 （3） ARMA(p,q)模型：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从(p,q)阶自回归移动平均模型。或者记为 。 特殊情况：q=0,模型即为AR(p)，p=0, 模型即为MA(q)。 二、时间序列的自相关分析 1、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法，它简单易行、较为直观，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性，以及时间序列的季节性。 2、自相关函数的定义：滞后期为k的自协方差函数为： ，则 的自相关函数为： ，其中 。当序列平稳时，自相关函数可写为： 。 3、 样本自相关函数为： ，其中 ，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度，其取值范围在-1到1之间，值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。 4、 样本的偏自相关函数： 其中， 。 5、 时间序列的随机性，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。使用自相关分析图判断时间序列的随机性，一般给出如下准则： ①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，则该时间序列具有随机性； ②若较多自相关函数落在置信区间之外，则认为该时间序列不具有随机性。 6、 判断时间序列是否平稳，是一项很重要的工作。运用自相关分析图判定时间序列平稳性的准则是：①若时间序列的自相关函数 在k>3时都落入置信区间，且逐渐趋于零，则该时间序列具有平稳性；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面，则该时间序列就不具有平稳性。 7、 ARMA模型的自相关分析 AR(p)模型的偏自相关函数 是以p步截尾的，自相关函数拖尾。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾性，偏自相关函数拖尾。这两个性质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数。ARMA(p,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的。 三、单位根检验和协整检验 1、单位根检验 ①利用迪基—福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩荣检验（Philips-Perron Test）,我们也可以测定时间序列的随机性，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法，与前者不同的事，后一个检验方法主要应用于一阶自回归模......余下全文>>问题九：spss中如何进行平稳化处理 SPSS主要的操作选项在SPSS->Analyse分析->TimeSeries时间序列分析。先要对序列数据零均值化处理，检验数据是否符合正态分布，再检验数据的平稳性，如果平稳可以用ARMA模型，如果不平稳如果做检验，则需要进行差分来平稳化，用ARIMA模型。利用自相关和偏相关图确定模型的参数，再通过参数检验和信息准则选择最优的模型。

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