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第四章時間序列分析第一節(jié)隨機過程、時間序列第二節(jié)時間序列模型的分類第三節(jié)自相關(guān)函數(shù)第四節(jié)偏自相關(guān)函數(shù)第五節(jié)時間序列模型的建立與預(yù)測

時間序列分析方法由Box-Jenkins(1976)年提出。它適用于各種領(lǐng)域的時間序列分析。時間序列模型不同于經(jīng)濟計量模型的兩個特點是：⑴這種建模方法不以經(jīng)濟理論為依據(jù)，而是依據(jù)變量自身的變化規(guī)律，利用外推機制描述時間序列的變化。⑵明確考慮時間序列的非平穩(wěn)性。如果時間序列非平穩(wěn)，建立模型之前應(yīng)先通過差分把它變換成平穩(wěn)的時間序列，再考慮建模問題。

第一節(jié)隨機過程、時間序列

為什么在研究時間序列之前先要介紹隨機過程？就是要把時間序列的研究提高到理論高度來認識。時間序列不是無源之水。它是由相應(yīng)隨機過程產(chǎn)生的。只有從隨機過程的高度認識了它的一般規(guī)律。對時間序列的研究才會有指導(dǎo)意義。對時間序列的認識才會更深刻。自然界中事物變化的過程可以分成兩類。一類是確定型過程，一類是非確定型過程。確定型過程即可以用關(guān)于時間t的函數(shù)描述的過程。例如，真空中的自由落體運動過程，電容器通過電阻的放電過程，行星的運動過程等。非確定型過程即不能用一個（或幾個）關(guān)于時間t的確定性函數(shù)描述的過程。換句話說，對同一事物的變化過程獨立、重復(fù)地進行多次觀測而得到的結(jié)果是不相同的。例如，對河流水位的測量。其中每一時刻的水位值都是一個隨機變量。如果以一年的水位紀錄作為實驗結(jié)果，便得到一個水位關(guān)于時間的函數(shù)xt。這個水位函數(shù)是預(yù)先不可確知的。只有通過測量才能得到。而在每年中同一時刻的水位紀錄是不相同的。

第二節(jié)時間序列模型的分類條件？

問題的提出：如何判別其是自回歸過程還是移動平均過程？如何判別其過程的階數(shù)呢？如何通過一個時間序列研究其過程的平穩(wěn)性呢？

第三節(jié)自相關(guān)函數(shù)則（4.35）式的通解（證明見附錄）是

k=A1G1k+A2G2k+…+ApGpk.(4.36)其中Ai,i=1,…p為待定常數(shù)。這里

Gi-1,i=1,2,…,p

是特征方程(L)=(1-1L-2L2-…-pLp)=0的根。第四節(jié)偏自相關(guān)函數(shù)第五節(jié)時間序列模型的建立與預(yù)測1.模型的識別

2.模型參數(shù)的

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