时间序列回归分析与EVIEWS应用

"十三 时间序列回归.ppt_高铁梅老师的EVIEWS教学课件" 主要讲解了时间序列回归的相关知识，包括序列相关性理论、时间序列模型的估计和定义，以及平稳性等概念。 时间序列回归是统计学和经济学中处理时间序列数据的重要方法。在第13章中，主要探讨了以下几个关键知识点： 1. 序列相关理论：时间序列回归中，残差与其滞后值相关是一种常见现象，这违反了普通最小二乘法(OLS)的假设——扰动项在不同时点互不相关。序列相关可能导致OLS估计失效，标准差计算错误，以及在存在滞后因变量时估计的偏误和不一致性。为了处理这个问题，EVIEWS等统计软件提供了检测和处理序列相关的方法，但首要任务是排除由遗漏重要解释变量引起的虚假序列相关。 2. 平稳性定义：随机过程Yt是协方差平稳的，当其均值、方差和自协方差不随时间t变化。对于弱平稳过程，Yt与Yt-s之间的协方差仅依赖于它们之间的间隔s，而不依赖于具体时间t。时间序列的样本可以视为随机过程的一个实现。在时间序列模型中，通常关注的就是这种弱平稳性。 3. 时间序列模型的估计和定义：这部分可能涉及自回归移动平均模型(ARMA)的估计，分布滞后模型的运用，以及非平稳时间序列的单位根检验。ARMA模型结合了自回归(AR)和移动平均(MA)成分，用来捕捉时间序列数据中的趋势和周期性。单位根检验如ADF(Augmented Dickey-Fuller)测试，用于确定序列是否平稳，非平稳序列可能需要通过差分或其他转换达到平稳。 4. 预测和检验：后续章节（14和15章）将介绍如何利用建立的模型进行预测，并进行假设检验以确认模型的有效性和适用性。 5. 向量自回归模型(Chapter 14)和状态空间模型及卡尔曼滤波(Chapter 22)：这些高级主题扩展了单变量时间序列分析，涵盖了多元时间序列关系的建模以及动态系统中不确定性的处理。 这份教学课件提供了时间序列分析的全面介绍，从基本的序列相关理论到复杂的模型应用，对于理解和处理时间序列数据具有重要价值。