第一章节_时间序列分析简介幻灯片.pptVIP

MA（斯卢茨基） 斯卢茨基等俄罗斯概率理论家感兴趣于时间序列随机成分的性质，在把随机成分看作观察误差转变到视为扰动。 ARMA（沃尔德） 1938年，瑞典著名的计量经济学家和统计学家沃尔德以离散平稳随机过程为研究对象，并严格证明了离散平稳过程由隐周期和线性回归组成，其中，隐周期是确定性成分，线性回归部分由滑动平均和自回归过程组成，属于随机扰动的非确定性成分． 任何平稳序列，其确定性成分被消去后，可减少到随机扰动的线性组合，这一著名的时间序列分解思路是ARMA模型拟合平稳序列的理论基础． 核心阶段 G.E.P.Box和 G.M.Jenkins 1970年，出版《Time Series Analysis Forecasting and Control》。 提出ARIMA(p,d,q)（差分自回归滑动平均 ）模型（Box—Jenkins 模型） --经典模型。 (其中p为自回归项数，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分阶数)。 Box—Jenkins模型实际上主要是运用于单变量、同方差场合的线性模型 ，存在局限性。 * * ARIMA（博克斯詹金斯） 1970年，博克斯和詹金斯出版了关于时间序列的奠基性著作《时间序列分析：预测与控制》讨论了非平稳自回归移动平均ARIMA模型，以及整套的建模、估计、检验和控制方法，时间序列的理论和实践得到了飞速发展，在现代社会中的应用也日益广泛． 完善阶段 异方差场合 Robert F.Engle，1982年，ARCH(自回归条件异方差)模型 。 Bollerslov，1985年GARCH(时变自回归 )模型 都是对经典ARIMA模型的很好补充。 多变量场合 C.Granger ，1987年，提出了协整（co-integration）理论 极大促进了多变量时间序列分析发展，因此获得2003年诺贝尔经济学奖。 非线性场合 汤家豪教授等，1980年，门限自回归模型是分析非线性时间序列的经典模型。 * * ARCH（恩格尔为代表） 条件异方差模型 1982年美国经济学家恩格尔提出自回归条件异方差模型，用于研究英国通货膨胀指数的波动性，之后该模型被金融学家用于研究金融资产的价格行为。 协整理论 恩格尔(Engle)和格兰杰(Granger)提出了协整理论和误差修正模型，协整理论的作用在于正确地解释了经济现象和预测现象，误差修正模型（ECM）将影响变化的因素有效地分解成长期静态关系和短期动态关系之和。其中格兰杰定理证明了协整关系与误差修正模型之间的关系，指出若干个一阶非平稳经济变量间若存在协整关系，那么这些变量一定存在误差修正模型表达式，反之也成立。 时间序列分析与诺奖（2003） 10月8日瑞典皇家科学院宣布,将2003年度诺贝尔经济学奖授予两位著名计量经济学家罗伯特·恩格尔(RobertF.Engle)和克莱夫·格兰杰(CliveGranger)。两位获奖者抓住了经济时间序列的两个核心性质:时变性(time-varyingvolatility)和非平稳性(nonstationarity),因此早在数年前就被学术界归入诺贝尔经济学奖的候选人之列。 在瑞典皇家科学院的公告中,罗伯特·恩格尔，令他摘取桂冠的则是久富盛名的自回归条件异方差(ARCH:AutoregressiveConditionalHeteroskedasticity)模型。格兰杰因为时间序列的协整(cointegrate)分析方法而获奖,他的贡献将用于研究财富与消费、汇率与物价水平、以及短期与长期利率之间的关系。 时间序列分析与诺奖（2011） 10月10日，瑞典皇家科学院公布2011年诺贝尔经济学奖得主。普林斯顿大学克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)以及纽约大学托马斯·萨金特 (Thomas J.Sargent)最终分享1000万瑞典克朗(约合979万元人民币)奖金。2011年诺贝尔经济学研究的创新之处在于这两位学者使用了向量自回归模型和50余年的面板数据来分析和研究了短期和长期的经济政策与经济增长的因果关系。 1.4 时间序列分析软件 常用软件 S-plus，Matlab，Gauss，TSP，Eviews, Spss 和SAS 推荐软件——SAS 在SAS系统中有一个专门进行计量经济与时间序列分析的模块：SAS/ETS。 SAS/ETS编程语言简洁，输出功能强大，分析结果精确，是进行时间序列分析与预测的理想的软件之一。 由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能，因此在进行海量数据的时间序列分析时它具有其它统计软件无可比拟的优势 。 * * 作业： P7 1，2 * * 章节安排 第一章 时间序列分析简介 第二章 时间序列的预处理 第三章 平稳时间序列分析 第四章 非平稳序列的确定性