第八章 平稳过程
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第八章 单位根检验由于非平稳过程可能存在严重的伪回归问题,所以在对序列进行估计之前,需要检验序列的平稳性。
本章介绍了严格的平稳性的统计检验方法--单位根检验。
在简要介绍四种主要的非平稳随机过程以产输出单位根检验原理之后,文章主要介绍ADF 检验及PP 检验法,以及介结构突变和单位根检验。
8.1 四种典型非平稳过程简介前面我们知道,若一个时间序列含有某种变动趋势,即该序列的均值或自协方差函数随时间而改变,则称该序列为非平稳序列。
下面介绍四种典型的非平稳过程。
8.1.1随机游走过程t t t y y ξ+=-1,t=1,2,... (8.11)若}{t ξ为独立随机分布,即()0=t E ξ,()∞<=2σξt D 。
则称}{t y 为随机游走过程(Random Walk Process )。
随机游动过程是单位根过程的特例。
在现实经济社会中,如股票价格的走势便是随机游走序列。
下图是t t t y y ξ+=-1,()1,0∈t ξ生成的序列。
图8.11 随机游走过程t t t y y ξ+=-1,()1,0∈t ξ生成的序列图8.1.2随机趋势过程t t t y y ξα++=-1,),0(2σξIID t ∈, (8.12)其中α称为漂移项,由于序列一阶差分后便趋于平稳,又称随机趋势过程为差分平稳过程。
图8.12 t t t y y ξ++=-11.0,()1,0∈t ξ生成的序列8.1.3趋势平稳过程t t t y ξβα++= ,其中t t t νρξξ+=-1,1<ρ,),0(2σν∈t (8.13)由于t t t y ξαβ+=-,即当减去退势后为平稳过程,故趋势平稳过程又称为退势平稳过程。
由t t t y ξβα++=,t t t νρξξ+=-1知:11)1(--+-+=t t t y ξβα (8.14)将(4)两边同时乘以ρ,与(3)两边同时相减,整理可得:t t t y t y νρβα+++=-1'' , ),0(2σν∈t (8.15)其中,ρβρααα+-=',ρβρβ-=' 这样便得出趋势平稳过程的另一种形式。