ADF时间序列数据平稳性检验实验指导Word文档格式.docx

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创建新序列SHA，如图1-2。

点击主菜单Quick/Graph就可作图，见图1-3，分别是折线图（Linegraph）、条形图（Bargraph）、散点图（Scatter）等，也可双击序列名，出现显示电子表格的序列观测值，然后点击工具栏的View/Graph。

如果选择折线图，出现图1-4的对话框，在此对话框中键入要做图的序列，点击OK则出现折线图，横轴表示时间，纵轴表示纱产量，见图1-5，选择图1-5上工具栏options可以对折线图做相应修饰。

点击主菜单的Edit/Copy，然后粘贴到文档就变成了如图1-6的折线图。

图1-3

图1-4

图1-5

图1-6

从图1-6可以看出，纱产量呈现波动中上升的趋势，显然不平稳，所以不是一个平稳序列。

这一结论，还可以通过平稳性统计检验来进一步说明。

（2）、通过相关图做平稳性判断

为了进一步的判断序列SHA的平稳性，需要绘制出该序列的自相关图。

双击序列名sha出现序列观测值的电子表格工作文件，点击View/Correlogram，出现图1-7的相关图设定对话框，上面选项要求选择对谁计算自相关系数：

原始序列（Level）、一阶差分（1stdifference）和二阶差分（2nddifference），默认是对原始序列显示相关图。

下面指定相关图显示的最大滞后阶数k，若观测值较多，k可取

或

；

若样本量较小k一般取

（

表示时间序列观测值个数，

表明不超过其的最大整数）。

若序列是季节数据，一般k取季节周期的整数倍。

设定完毕点击OK就出现图1-8的序列相关图和相应的统计量。

图1-7

图1-8

相关图的左半部分是自相关和偏自相关分析图，垂立的两道虚线表示2倍标准差。

右半部分是滞后阶数、自相关系数、偏自相关系数、Q统计量和相伴的概率。

从自相关和偏自相关分析图可以看出自相关系数趋向0的速度相当缓慢，且滞后6阶之后自相关系数才落入2倍标准差范围以内，并且呈现一种三角对称的形式，这是具有单调趋势的时间序列典型的自相关图的形式，进一步表明序列是非平稳的。

（3）、纯随机性判断

一个时间序列是否有分析价值，要看序列观测值之间是否有一定的相关性，若序列各项之间不存在相关，即相应滞后阶数的自相关系数与0没有显著性差异，序列为白噪声序列，则图1-8中Q统计量正是对序列是否是白噪声序列即纯随机序列进行的统计检验，该检验的原假设和备择假设分别为：

至少存在某个

在图1-8中，由每个Q统计量的伴随概率可以看出，都是拒绝原假设的，说明至少存在某个k，使得滞后k期的自相关系数显著非0，也即拒绝序列是白噪声序列的原假设。

进行时间序列分析，我们希望序列是平稳的，且非随机的，若随机，前后观察值之间没有任何关系，没有信息可以提取。

所以我们在研究时间序列之前，首先要对其平稳性和随机性进行检验，目的是对平稳且非随机序列进行研究。

通过对1964-1999年中国纱年产量序列进行分析发现，纱产量是不平稳的，显示出波动中的上升趋势，进一步用自相关图-偏自相关图进行的平稳性检验发现自相关系数趋向0的速度相当缓慢，且滞后6阶之后自相关系数才落入2倍标准差范围以内，并且呈现一种三角对称的形式，这是具有单调趋势的时间序列典型的自相关图的形式，进一步表明序列是非平稳的。

序列的纯随机性检验进一步验证序列的不平稳性，因此要对此序列进行分析，要进行相应的平稳化处理。

（4）ADF检验

双击序列sha，点击view/unitroottest，出现图1-9的对话框，我们先对序列本身进行单位根检验，在滞后阶数对话框选择SC准则自动选择阶数，分别采用带常数项，带常数项和趋势项以及什么都不带的方程进行ADF检验，图1-10显示的是带趋势项和常数项的方程进行ADF检验的结果，从图上可以看出，在显著性水平0.01下，接受存在一个单位根的原假设，于是对其一阶差分进行ADF检验，结果见图1-11。

图1-9

图1-10

图1-11一阶差分序列的ADF检验结果

从图1-11可以看出，在显著性水平0.01下，一阶差分序列拒绝存在一个单位根的原假设，说明经过差分后的序列已经平稳，可以为以后的建模使用。

（5）PP检验

平稳性检验常用的方法还有PP检验，在图1-9的对话框中“TestType”中选择下拉菜单Phillips-Perron，出现图1-12的对话框，其他选项同ADF检验，图1-13是对sha序列带趋势项和常数项的方程进行的pp检验，从结果看出来，接受存在一个单位根的原假设，于是同ADF检验，对其一阶差分序列进行PP检验，结果见图1-14，可以看出，和ADF检验结果相同，一阶差分序列已经平稳。

图1-12

图1-13

图1-14