应用计量经济学课件时间序列ARIMA模型.ppt
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（4）点击时间序列模型估计结果窗口中的Forcast键，在随后弹出的对话框中做出适当选择，就可以得到yt和Dyt的动态和静态预测值，结构预测和非结构预测值。 * *
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第九章 时间序列计量经济学模型 时间序列的平稳性及其检验 随机时间序列分析模型 协整分析与误差修正模型 §9.1 时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 ⒈常见的数据类型 到目前为止，经典计量经济模型常用到的数据有： 时间序列数据（time-series data) 截面数据(cross-sectional data) 平行/面板数据（panel data/time-series cross-section dat
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第9章 时间序列计量经济学模型的理论与方法-李子奈计量经济学课件.pdf
第九章
时间序列计量经济学模型的理论与方法
第一节 时间序列的平稳性及其检验
第二节 随机时间序列模型的识别和估计
第三节 协整分析与误差修正模型
1
§9.1 时间序列的平稳性及其检验
一、问题的引出：非平稳变量与经典回归
模型
二、时间序列数据的平稳性
三、平稳性的图示判断
四、平稳性的单位根检验
五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过
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《计量经济学基础理论与应用》课件 第八章 时间序列计量经济模型.pdf
II
计量经济学，
第八章
时间序列
计量经济模型
目录
第一节时间序列计量经济分析的
基本概念
第二节时间序列平稳性的单位根
检验
第三节协整
第四节案例分析
时间序列计量经济分析的基
本概念
=++
一、伪回归问题
伪回归，是指变量间本来不存在有意义的关系，但回归结果却得出存在有意义关系的错误结论。
经济学家早就发现经济变量之间可能会存在伪回归现象，但在什么条件下会产生伪回归现象却
长期以来无统一认识。直到20世纪70年代，Grange、Newbold研究发现，造成伪回归的根本原因在
于时间序列变量的非平稳性。他们运用MonteCarlo模拟方法研究表明，如果用传统回归分析方法对
彼此不相
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9时间序列计量经济学模型的理论与方法(计量经济学(华.pptx
第九章 时间序列计量经济学模型的理论与方法;§9.1 时间序列的平稳性及其检验;一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 ;⒈常见的数据类型;⒉经典回归模型与数据的平稳性; 第（2）条是为了满足统计推断中大样本下的“一致性”特性：; 表现在:两个本来没有任何因果关系的变量，却有很高的相关性（有较高的R2)：
例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳的），即使它们没有任何有意义的关系，但进行回归也可表现出较高的可决系数。
在现实经济生活中：
情况往往是实际的时间序列数据是非平稳的，而且主要的经济变量如消费、收入、价格往往表现为一致的上升或下降
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时间序列计量经济学模型案例.pdf
1.1949-2001年中国人口时间序列数据见表8,由该数据1（）画时间序列图;
2（）求中国人口序列的相关图和偏相关图，识别模型形式；3（）量时间序列
模型；4（）样本外猜测。
表8中国人口时间序列数据（单位：亿人）
年份
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计量经济学：时间序列模型2.doc
时间序列模型（二）
现代时间序列经济计量学的一个重要研究课题是探索经济时间序列的动态结构，研究它们的统计性质，理解产生这些经济数据的数据生成过程（DGP）的特点和性质，从而能更有效地利用经济数据构造和建立经济计量模型，用以做经济预测，检验各种经济理论的可靠性和可行性，并为各级政府和企业的经济决策提供数量化的建议。
传统的时间序列经济计量学在进行这些研究时，通常假设经济数据和产生这些数据的随机过程是稳定的过程（Stationary Process），在此基础上对经济计量模型中的参数做估计和假设检验。上一章便是这方面的结果。但是，许多经济指标的时间序列数据并不具有稳定过程的特征。比如，图1
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计量经济学12-时间序列模型.ppt
（第3版316页） （第3版316页） （File:li-12-2） （第3版316页） （File:li-12-2） （第3版316页） （第3版318页） EViews 7 Eviews 估计命令： Y c GDP AR(1) AR(2) （第3版317页） 12.8回归与ARMA组合模型 （第3版318页） file:li-12-1 file:li-12-1 file:li-12-1 第12章结束. （第3版301页） （第3版302页） （第3版304页） 12.6 时间序列模型的建立
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5时间序列模型计量经济学.ppt
时间序列分析
时间序列模型
-ARIMA
时间序列分析概论
一、什么是时间序列：
所谓时间序列数据，是指反应社会、经济、自然等现象的某一数量指标进行时间上的观察所得到的数据。而时间序列就是讲这些观测数据按照时间先后顺序排列起来所形成的序列。
时间序列具有如下几个特点：
时间序列中数据的位置与时间有关，数据的取值随时间的变化而变化。
1978-2012年国内生产总值不变价
2007年上证综指3分钟收益率数据
时间序列具有如下几个特点：
时间序列是对相关的指标变量在不同时间进行观察得到的结果。
时间序列中的数据可以是一个时期内的数据也可能是一个时点上的数据。
时间序列通常存在前后时
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计量经济学：时间序列模型习题与解析.doc
第九章 时间序列计量经济学模型的理论与方法
练习题
请描述平稳时间序列的条件。
单整变量的单位根检验为什么从DF检验发展到ADF检验？
3、设其中是相互独立的正态分布N(0, )随机变量，是实数。试证：{}为平稳过程。
用图形及法检验1978-2002年居民消费总额时间序列的平稳性，数据如下：
年份 居民消费总额 年份 居民消费总额 年份 居民消费总额 1978 1759.1 1987 5961.2 1995 26944.5 1979 2005.4 1988 7633.1 1996 32152.3 1980 2317.1 1989 8523.5 1997 34854.6 1981 2
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第九章 时间序列计量经济学模型的理论与方法 第一节 时间序列的平稳性及其检验 第二节 随机时间序列模型的识别和估计 第三节 协整分析与误差修正模型 §9.1 时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 ⒈常见的数据类型 到目前为止，经典计量经济模型常用到的数据有： 时间序列数据（time-series data)； 截面数据(cross-sectional data) 平行/面板数据（panel data/tim
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计量经济学 时间序列.doc
《计量经济学》作业——时间序列
中国1980～2007年全社会固定资产投资总额X与工业总产值Y的统计资料如下表所示。
单位：亿元
年份 全社会固定资产投资（X） 工业增加值（Y） 年份 全社会固定资产投资（X） 工业增加值（Y） 1980 910.9 1996.5 1994 17042.1 19480.7 1981 961 2048.4 1995 20019.3 24950.6 1982 1230.4 2162.3 1996 22913.5 29447.6 1983 1430.1 2375.6 1997 24941.1 32921.4 1984 1832.9 2789.0 19
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EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章 时间序列模型.docx
毕业设计（论文）
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1-
毕业设计（论文）报告
题目：
EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章时间序列模型
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章时间序列模型
摘要：本文主要探讨了EViews统计分析在计量经济学中的实际应用，特别是在时间序列模型中的应用。通过分析EViews软件的特性和功能，阐述了如何使用EViews进行时间序列数据的收集、处理和分析。论文详细介绍了时间序列模型的种类及其在EViews中的实现方法，并通过实际案例验证了模型的有效性。同时，本文对EViews在时间序列分析中的应用进行了深入讨
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EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章-时间序列模型.docx
毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章-时间序列模型
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学院：
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指导教师：
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EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章-时间序列模型
摘要：本文旨在探讨EViews统计分析软件在计量经济学中时间序列模型的应用。首先，对EViews软件的基本功能进行概述，然后详细介绍时间序列模型的基本理论和方法。接着，通过具体案例展示EViews在时间序列数据分析、模型构建和参数估计等方面的应用。最后，对EViews在时间序列模型中的应用进行总结和展望，为相关领域的研究和实践提供参考。
随着经济