非平稳时间序列建模步骤以及对应的stata命令

时间: 2023-08-08 21:02:30 浏览: 83
非平稳时间序列建模的步骤包括:数据预处理、模型识别、参数估计和模型诊断。 首先,进行数据预处理,主要是为了将非平稳的时间序列转化为平稳序列。可以采用差分方法进行平稳性处理,即对原始序列进行一阶差分,直到得到平稳序列。 其次,进行模型识别,根据平稳序列的自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)来选择合适的自回归移动平均模型(ARMA)的阶数。ACF图描述了序列与其滞后值之间的相关性,PACF图则描述了序列与其滞后值之间的部分相关性。 然后,利用识别出来的模型阶数,使用stata命令进行参数估计。对于ARMA模型的参数估计,可以使用ARMA命令,语法为arma depvar lag1 lag2 , ar(lag1) ma(lag2)。其中depvar为应变量,lag1为自回归项的阶数,lag2为移动平均项的阶数。此命令可以根据输入的模型阶数进行参数估计。 最后,进行模型诊断,主要是对模型的残差进行检验。检验残差是否为白噪声是模型诊断的重要环节。可以使用estat arma命令对残差序列的自相关进行检验,进而评估模型的拟合程度。同时,还可以使用dwstat命令进行Durbin-Watson检验,检验残差是否存在自相关性。 总之,非平稳时间序列建模的步骤包括数据预处理、模型识别、参数估计和模型诊断。在stata中,可以使用arma命令进行参数估计,estat arma命令进行模型拟合评估,以及dwstat命令进行自相关检验。
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平稳时间序列arima模型stata

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stata时间序列分析步骤

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