时间序列模型的结果检验主要包括哪些方面（时间序列的检验）

　　小伙伴关心的问题：时间序列模型的结果检验主要包括哪些方面（时间序列的检验）,本文通过数据整理汇集了时间序列模型的结果检验主要包括哪些方面（时间序列的检验）相关信息，下面一起看看。

6月6号天气预报

　　检验单位根的零假设是：序列是随机游走或者带漂移的随机游走，备择假设是：过程是平稳或者趋势平稳。意味着被检验序列要么平稳，要么包含一个单位根或者趋势平稳。如果包含多个单位根，必须先进行差分到只剩一个单位根，否则检验无效。单位根检验的统计量分布都是基于假设序列只包含一个单位根（序列是随机游走或者带漂移的随机游走）。这一点在教科书上没有明文说明，而是隐含的，如果对单位根检验研究的足够多是可以看出这个隐含前提的，但是我估计大部分小白并不能看出这个前提，所以特在此说明。

　　检验如果不能拒绝 ρ=1\rho=1 ，则接受零假设（序列包含一个单位根），否则拒绝零假设，即序列是平稳或趋势平稳（模型3中的 δ≠0\delta\ne0 ）的。

　　模型1只能检验过程A，模型2可以检验A，B，模型3可以检验A，B。实际检验的时候到底用哪个检验模型要看零假设和备择假设，所以这就是为什么会有模型2和3两个检验模型去检验同一个零假设的原因。

　　从模型3开始。ρ=1\rho=1被拒绝，则序列不包含单位根，检验结束（当然了，可以进一步去检验是否是趋势平稳还是只是平稳）。如果不拒绝零假设，则进行F检验 ?3\phi_3 ，如果前面说的前提条件满足，该检验是不能被拒绝的，否则要检查前提条件是否满足或者进一步排查原因。如果?3\phi_3不能拒绝，则必须进一步检验 ?2\phi_2 ，因为我们要进一步确认序列是A和B中的哪一种。如果?2\phi_2被拒绝，则序列是带漂移的随机游走，检验结束。如果?2\phi_2不能被拒绝，意味着序列是随机游走，如果是随机游走，模型2的功效要大于模型3，因为功效低，模型3可能犯二类错接受了错误零假设，所以我们必须用模型2去做进一步的检验。使用模型2，注意了，此处使用模型2的零假设是：序列是随机游走。检验统计量的分布都是基于这个零假设。如果ρ=1\rho=1被拒绝，则序列不包含单位根，序列是平稳的，检验结束。如果不拒绝天气预报2014零假设，则进行F检验 ?1\phi_1，不出意外?1\phi_1不能被拒绝，如果拒绝了要排查原因。如果?1\phi_1不能被拒绝，序列有非零均值，则检验结束，序列有零均值，则使用模型1做进一步的检验，因为模型1功效大于模型2。使用模型1，零假设是：序列是随机游走。零假设被拒绝，则序列不包含单位根，检验结束，否则序列是一个随机游走序列。

　　虽然模型2可以检验生成过程B，但是实际中我们只用它检验A。A和B，模型2的统计量分布是不同的，统计软件中使用模型2做的检验，其零假设都是：过程是随机游走。这一点，切记。对于模型3，在对应的零假设下，A和B这两个过程，其检验统计量分布是一样的。模型3，如果实际过程是存在单位根，并且线性确定性部分 δ\delta 不为零，则统计量的分布和δ\delta 为零的分布不同（如果检验前提满足，则这种情况不会出现）。不同零假设A或B对应不同模型统计量分布可以参考 Hamilton的《时间序列分析》。

　　ADF检验的步骤和DF检验步骤相同。PP检验过程也是差不多的。PP检验的联合F检验在此不做叙述，可以参考中国人民大学出版社出版的《现代时间序列分析导论》，我看的是该书第二版。

　　非常遗憾的一件事情是：常用统计软件不提供联合F检验，只能靠我们手动自行建立模型去做F检验。如何手工进行F检验可以参考 沃尔特·恩德斯的《应用计量经济学：时间序列分析》。

　　图1序列图显示序列开始上升，然后下降，此序列要么平稳，要么是一个随机游走，所以零假设自然是：序列是随机游走。此时可以使用模型2来开始检验（从正规步骤的步骤2开始）。如果序列是平稳的，显然均值不为零，为了和备择假设对应，所以用模型2开始检验。图中显示序列均值并不为零，所以步骤1是不必要的，可以不做。使用模型1的原因是模型1比模型2功效更高，为了避免犯二类错误才进一步进行模型1的检验，如果模型2不能拒绝零假设，而序列均值非零，模型1检验结果不可能会拒绝零假设，所以模型1的检验没有必要。

　　图2序列图显示序列一直是上升的，此序列要么是趋势平稳，要么是带漂移的随机游走。零假设自然是：序列是带漂移的随机游走，备择假设是：序列是趋势平稳过程。从正规步骤的步骤1开始，后面的步骤2和 1无须做，因为时序图表明这不可能是一个随机游走。

　　使用正规检验步骤可以判断序列是否包含单位根，同时可以判断是A和B中的哪一种非平稳。如果我们只是简单想知道序列是否平包含单位根，那么有一个简单的方法，并且该方法无需做F检验，通过统计软件就可以实施。

　　同时使用三个模型做检验，如果任何一个模型出现平稳结果，则序列平稳，否则（3个模型都不拒绝零假设）序列包含单位根。嗯，简单粗暴，非常有效。中国人民大学王燕老师的《应用时间序列分析》一书中采用的就是这种方法。

　　此处的12-22对应模型1，12-24对应模型2，12-25对应模型3，该书因为在模型方程两边都减去了 yt?1y_{t-1} ，所以序列如果存在单位根，则有 ρ=0\rho=0 。

　　步骤1中的(1)错误，因为模型3的备择假设是：序列平稳或者趋势平稳，所以(1)这种情况根本就不存在，也就是不满足检验前提。步骤1中的(2)出现，会接着进行步骤2。前文说过“A和B，模型2的统计量分布是不同的”，所以使用模型2必须首先选定你的生成过程到底是A和B中的哪一个才行。步骤2中的(1)出现，说明生成过程是B，步骤2中的(2)出现，说明生成过程是A，那么请问，步骤2的零假设到底是哪一个？逻辑混乱。

　　更多时间序列模型的结果检验主要包括哪些方面（时间序列的检验）相关信息请关注本站，本文仅仅做为展示！

中学数学资料,教师资格考试中学数学,希望以上内容对你有所帮助，在这里分享生活乐趣，表达意见主张，找到实用的生活信息，的官很过分KGLD9580，如需了解更多相关信息，请关注本站 中学数学教学评价,成飞中学数学试卷八下期中,希望以上内容对你有所帮助，在这里分享生活乐趣，表达意见主张，找到实用的生活信息，的官很过分KGLD10565，如需了解更多相关信息，请关注本站