摘要：
在第三章中我们利用 CUSUM 方法讨论了 Γー分布参数是否存在变点的假设检验题、检测变点 位置的程序、变点的估计的强弱相合性和强弱收敛速度。同时对变点处（假定已检测有变点）的变异系数和跳跃度进行估计，并给出了估计量的渐近分布。当跳跃度较小时，给出了变点估计的渐近分布，在方差未知时，用自正则方法给出 阅读全文
摘要：
本文介绍了有关时间序列模型中结构性断裂的最新工作。尤其是，我们展示了如何修改基于流行的累积和 CUSUM 统计的程序，使其也可以用于表现出序列依赖性的数据。涵盖了无条件均值和条件均值以及方差和协方差/相关结构的结构性断裂。CUSUM过程在设计上是非参数的。如果数据允许进行参数化建模，我们将演示如何利 阅读全文
摘要：
本文基于单位根检验基本原理，比较了 5 种单位根检验的方法，说明在小样本情况下，为提高检验功效，应针对数据生成过程的特点联合多种检验法进行检验。如果检验变量为非平稳，则需要进行进一步的结构突变检验，本文主张选用结构突变点内生的 Perron 检验法与外生检验法相结合来判断变量的平稳性。 为了提高时间 阅读全文
摘要：
首先根据时序图判断 序列呈增长趋势和周期趋势，所以初步判定为非平稳序列 自相关图 进行ADF单位根检验 R语言adfTest函数中对序列三种假设进行检验 nc 无常数均值，无趋势类型 c 有常数均值，无趋势类型 ct 有常数均值，有趋势类型 library(readxl) library(TSA) 阅读全文
摘要：
第二部分是论文的第四章。应用递归单位根检验法和多个突变点单位根检验法，对我国 1994 年 1 月到 2010 年 12 月间外汇储备余额及进、出口额三个序列进行数据分析。结论认为，这三个序列都是包含两次结构突变的退势平稳序列。由美国次贷危机引发的全球经济危机，对三个经济序列均产生了结构性冲击。经济 阅读全文
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秦瑞兵等基于最小二乘估计残差构造 CUSUM 型统计量，检验了时间序列中的趋势项变点。张瑞红 采用局部多项式方法对趋势项进行拟合，然后用拟合残差构造累积和（CUSUM）统计量对帯有非参数趋势项时间序列的自协方差函数进行変点检验。 阅读全文
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对于如何确定最终要建立的 ARMA (p, q）模型中的自回归阶数与滑动平均阶数，我们需要对时间序列的自相关系数与偏自相关系数进行分析。通过 ARMA (p, q）模型进行建模时，首先，必须判断时间序列的平稳性。由于 ARMA (p, q）模型是 AR (p）模型与 MA（q）模型的组合 通过数学方 阅读全文
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由于变动的时间序列模型在实际中的实用性，很自然的将变点检测的研究应用于时间序列模型中，如 Wichern et al. (1996) 对方差作变点检测，Vogelsang (1998,199) 对均值作变点检测，Picard (1985) 对时间序列中的谱进行多个变点的检测，Lee et al. ( 阅读全文
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笔记： 一、检验： 1、平稳性检验： 图检验方法： 时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列 自相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数k的增加，平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0（指数级衰减），反之非平稳序列衰减速度会比较慢 构造检验统计量进行假设检验： 阅读全文
摘要：
数据的平稳与否对计量经济分析有着重要影响，在计量经济分析之前必须进行平稳性检验。近年来，出现了不少检验数据平稳性的方法，每种检验方法都有其自身的特点。本文从检验模型形式、统计量的构造、使用要求等方面论述和比较几种主要的检验方法，它们分别是 DF 和 ADF 检验法、PP 检验法、霍尔工具变量法、DF 阅读全文
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arima(stats)arima()所属R语言包：stats ARIMA Modelling of Time Series 时间序列的ARIMA模型建模 描述 Description Fit an ARIMA model to a univariate time series.适合一个单变量时间序 阅读全文
摘要：
平稳性检验是时间序列分析中的基础内容，R语言是数据分析的重要工具，本文把两者结合在一起研究时间序列的平稳性。首 先基于单位根检验的基本原理，简要介绍了ADF检验法、PP检验法、DF-GLS检验法；KPSS检验法和NP检验法，其次分析了R语言中的 单位根检验；最后开展实证分析，以国家外汇管理局官网公布 阅读全文
摘要：
时间序列的平稳性判定是时间序列分析预测的关键技术，为了根据数据特征提供更为可靠合理的平稳性判定 方法，从数据平稳条件入手比较分析了时间路径图、自相关函数、DF检测和ADF检测四种方法的数学原理。以股票数据为 应用背景，采用EViews工具对时间序列的平稳性判定进行了实验仿真和对比分析，得出对于复杂的 阅读全文
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箱线图简介 箱线图又称箱形图或盒须图，该图是由5个特征值绘制而成的图形。 5个特征值是变量的最大值、最小值、中位数、第1四分位数和第3四分位数。 连接两个分位数画出一个箱子，箱子用中位数分割，把两个极值点与箱子用线条连接，即成箱线图。 R中绘制箱线图的函数boxplot （1）基本用法 boxplo 阅读全文
摘要：
前言 这个函数的功能比较强大，它首先将数据进行分组（按行），然后对每一组数据进行函数统计，最后把结果组合成一个比较nice的表格返回。根据数据对象不同它有三种用法，分别应用于数据框（data.frame）、公式（formula）和时间序列（ts）： aggregate(x, by, FUN, ... 阅读全文