常用计量经济模型分析(ppt 39页)

第一节  时间序列的外推、平滑和季节调整
第二节  随机时间序列模型
第三节 VAR模型
第四节 协整理论

 

基本假定：时间序列是由某个随机过程生成的。
在一定条件下，我们可以从样本观察值中估计随机过程的概率结构，这样我们就能够建立序列的模型并用过去的信息确定序列未来数值的概率。
常用模型：AR模型、MA模型、ARMA模型、ARIMA模型、VAR模型、ECM等。
统计特征不随时间变化而变化的过程是平稳过程（Stable Process）
如果过程是严平稳的（ Strictly Stationary），那么对任意的t和k，时刻t的联合概率密度函数等于时刻t+k的联合概率密度函数。也就是说，对于具有严平稳性质的随机过程，其全部概率结构只依赖于时间之差。
严平稳性的条件很严格，我们希望稍微放松限制条件。于是从实际角度考虑，我们可以用联合分布的矩的平稳性来定义随机过程的平稳性。

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