非平稳时间序列模型教材(PPT 127页)

5.1ARIMA模型
5.2季节模型
5.3残差自回归模型
5.4条件异方差模型
第五章非平稳时间序列模型
随机趋势模型
二、非平稳性的检验
（一）通过时间序列的趋势图来判断
（二）通过自相关函数(ACF)判断
单位根检验
DF检验
第一种形式
第二种形式
第三种形式
ADF检验
关于ADF（DF）检验的两点说明
3、ARIMA模型的性质
ARIMA模型的方差齐性
ARIMA模型建模步骤
一模型结构
2、Auto-Regressive模型结构
3、对趋势效应的常用拟合方法
4、对季节效应的常用拟合方法
例1
趋势拟合
趋势拟合效果图
二、残差自相关检验
2、Durbin-Waston检验（DW检验）
DW统计量
DW统计量的判定结果
例1续
例1续
Durbinh检验
残差序列拟合
残差序列自相关图
残差序列偏自相关图
模型拟合
三个拟合模型的比较
四、条件异方差模型
ARCH模型——自回归条件异方差模型
ARCH模型
ARCH(q)模型
ARCH(1)模型
ARCH(q)特征
GARCH模型
GARCH(q,p)模型结构
GARCH模型的约束条件
GARCH(1,1)模型
EGARCH模型（Nelson1991年）
IGARCH模型（方差无穷）
GARCH-M模型
AR-GARCH模型
GARCH模型拟合步骤
异方差自相关检验
LM检验
..............................