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无双天帝
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小昕总理

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是的。所以在做回归之前要对个每个变量做单根检验。Eviews里点unit root test,先选0阶看看平稳不,若不平再选一阶(level1),观察平稳不。若到了二阶还不平稳,那就最好放弃这个变量吧,因为三阶差分后的各个变量之间关系不那么强了,研究出来意义也不大。伪回归还不是很讨厌,多重共线才是硬伤啊。。。。

349 评论

多好的青年被

声明:本文中所有引用部分,如非特别说明,皆引自Time Series Analysis with Applications in R.接触时间序列分析才半年,尽力回答。如果回答有误,欢迎指出。对第一个问题,我们把它拆分成以下两个问题:Why stationary?(为何要平稳?)Why weak stationary?(为何弱平稳?)Why stationary?(为何要平稳?)每一个统计学问题,我们都需要对其先做一些基本假设。如在一元线性回归中(),我们要假设:①不相关且非随机(是固定值或当做已知)②独立同分布服从正态分布(均值为0,方差恒定)。在时间序列分析中,我们考虑了很多合理且可以简化问题的假设。而其中最重要的假设就是平稳。The basic idea of stationarity is that the probability laws that govern the behavior of the process do not change over time.平稳的基本思想是:时间序列的行为并不随时间改变。正因此,我们定义了两种平稳:Strict stationarity: A time series {} is said to be strictly stationary if the joint distribution of ,, · · ·, is the same as that of,, · · · ,for all choices of natural number n, all choices of time points ,, · · · , and all choices of time lag k.强平稳过程:对于所有可能的n,所有可能的,, · · · , 和所有可能的k,当,, · · ·,的联合分布与,, · · · ,相同时,我们称其强平稳。Weak stationarity: A time series {} is said to be weakly (second-order, or co-variance) stationary if:① the mean function is constant over time, and② γ(t, t ? k) = γ(0, k) for all times t and lags k.弱平稳过程:当①均值函数是常数函数且②协方差函数仅与时间差相关,我们才称其为弱平稳。此时我们转到第二个问题:Why weak stationary?(为何弱平稳?)我们先来说说两种平稳的差别:两种平稳过程并没有包含关系,即弱平稳不一定是强平稳,强平稳也不一定是弱平稳。一方面,虽然看上去强平稳的要求好像比弱平稳强,但强平稳并不一定是弱平稳,因为其矩不一定存在。例子:{}独立服从柯西分布。{}是强平稳,但由于柯西分布期望与方差不存在,所以不是弱平稳。(之所以不存在是因为其并非绝对可积。)另一方面,弱平稳也不一定是强平稳,因为二阶矩性质并不能确定分布的性质。例子:,,互相独立。这是弱平稳却不是强平稳。知道了这些造成差别的根本原因后,我们也可以写出两者的一些联系:一阶矩和二阶矩存在时,强平稳过程是弱平稳过程。(条件可简化为二阶矩存在,因为)当联合分布服从多元正态分布时,两平稳过程等价。(多元正态分布的二阶矩可确定分布性质)而为什么用弱平稳而非强平稳,主要原因是:强平稳条件太强,无论是从理论上还是实际上。理论上,证明一个时间序列是强平稳的一般很难。正如定义所说,我们要比较,对于所有可能的n,所有可能的,, · · · , 和所有可能的k,当,, · · ·,的联合分布与,, · · · ,相同。当分布很复杂的时候,不仅很难比较所有可能性,也可能很难写出其联合分布函数。实际上,对于数据,我们也只能估算出它们均值和二阶矩,我们没法知道它们的分布。所以我们在以后的模型构建和预测上都是在用ACF,这些性质都和弱项和性质有关。而且,教我时间序列教授说过:"General linear process(weak stationarity, linearity, causality) covers about 10% of the real data." ,如果考虑的是强平稳,我觉得可能连5%都没有了。对第二个问题:教授有天在审本科毕业论文,看到一个写金融的,用平稳时间序列去估计股票走势(真不知这老兄怎么想的)。当时教授就说:“金融领域很多东西之所以难以估计,就是因为其经常突变,根本就不是平稳的。”果不其然,论文最后实践阶段,对于股票选择的正确率在40%。连期望50%都不到(任意一点以后要么涨要么跌)。暑假里自己用了一些时间序列的方法企图开发程序性交易程序。刚开始收益率还好,越往后就越后面直接亏损了(是金字塔,第二列是利润率)亏损的图当时没截,现在也没法补了,程序都删了。所以应该和平稳没关系吧,毕竟我的做法也没假设是平稳的。如果平稳我就不会之后不盈利了。(吐槽)自己果然不适合做股票、期货什么的太高端理解不能以上

112 评论

阳光小暖哈

这个不难,我擅长.

291 评论

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