多元时间序列分析.ppt
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第七章多元时间序列分析7.1平稳时间序列建模例7.1输入/输出序列时序图一元分析多元分析拟合回归模型拟合残差序列拟合模型ARIMAX模型拟合效果图7.2虚假回归7.3单位根检验DF检验DF统计量DF检验的等价表达DF检验的三种类型例7.2例7.2时序图例7.2输入序列的DF检验例7.2输出序列的DF检验ADF检验ADF检验的原理ADF检验ADF检验的三种类型例7.2续例7.2序列的ADF检验例7.2序列的ADF检验PP检验PP检验统计量例7.2续例7.2序列的pp检验例7.2序列的PP检验例7.2二阶差分
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多元时间序列分析及其应用优选多元时间序列分析及其应用格兰杰教授的研究兴趣主要集中在统计和经济计量学(尤其是时间序列分析)、预测、金融、人口统计学以及方法论等方面,其专著和论文几乎涵盖近40年来时间序列分析方面的所有重大进展。格兰杰在协整理论、虚假回归、因果关系和谱分析等许多领域的研究工作都是开拓性的,协整概念就是由他在20世纪70年代首先提出来的。在此之前很长的一段时间里,计量经济学家们在处理时间序列时,不得不采用平稳数据的分析方法,如最小二乘法、自回归移动平均法(ARMA)等。协整理论从分析时间序列的非
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第19卷第2期系统管V0ll19NO.2201O年4月Journa1ofSystemsApr.2010文章编号:1005-2542(2010)02—0191—06Bayes多元时间序列分析方法及其应用樊重俊(上海理工大学管理学院,上海200093)【摘要】在条件似然函数意义下,讨论了基于矩阵正态-Wishart分布的多元时间序列Bayes分析方法,得到了模型参数的后验分布与一步预测分布。给出了分量方程的对应结果,说明了模型阶数的推断方法。最后,列出了计算步骤,并作为应用,对上海房地产价格指数数据进行预测建