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第四章时间序列模型.ppt

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文档列表 文档介绍

一、向量自回归(VAR)模型
二、ARCH模型
三、单位根检验
四、协整分析与ECM模型
第四章时间序列模型
VAR模型介绍
向量自回归的理念
联立方程的不足:
把一些变量看成是内生的,另一些变量看作是外生的或前定的。
估计前必须肯定方程组中的方程是可识别的。为了达到识别的目的,常常要假定某些前定变量仅出现在某些方程中,因此,往往是主观的。
VAR:如果在一组变量之中有真实的联立性,那么这些变量就应平等地加以对待,而不应该事先区分内生和外生变量。
VAR模型的矩阵表示
VAR模型的矩阵表示
Yi是内生变量,有m个;
Xj为外生变量,有n个;
内生变量的滞后期为p期;
外生变量的滞后期为r期;
a和b是参数,
u是随机扰动项。
无外生变量的VAR模型
例子:GDP与进出口总额的关系
1978年-2004年
滞后3期
在Eviews统计软件的应用
在主菜单中选择Quick/Estimate VAR
或者在主窗口命令行输入var
在变量滞后区间(lag intervals)中给出每个内生变量的滞后阶数

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讲义09时间序列模型(2)

讲义09时间序列模型(1)

讲义09时间序列模型(0)

第四章时间序列模型的性质

第四章时间序列平滑预测法

第八章季节性时间序列模型

第五章平稳时间序列模型的建立

第三章线性平稳时间序列模型

第七章非平稳时间序列模型

第四章时间序列分析预测法