时间序列模型识别.ppt
上海财经大学 统计学系,1,时间序列的模型识别,前面四章我们讨论了时间序列的平稳性问题、可逆性问题，关于线性平稳时间序列模型，引入了自相关系数和偏自相关系数，由此得到ARMA(p,q)统计特性。从本章开始，我们将运用数据开始进行时间序列的建模工作，其工作流程如下：,上海财经大学 统计学系,2,上海财经大学 统计学系,3,在ARMA(p,q)的建模过程中，对于阶数(p,q)的确定，是建模中比较重要的步骤，也是比较困难的。需要说明的是，模型的识别和估计过程必然会交叉，所以，我们可以先估计一个比我们希望找到的阶数更高的模型，然后决定哪些方面可能被简化。在这里我们使用估计过程去完成一部分模型识别，但是这样得到的模型识别必然是不精确的，而且在模型识别阶段对于有关问题没有精确的公式可以利用，初步识别可以我们提供有关模型类型的试探性的考虑。,上海财经大学 统计学系,4,对于线性平稳时间序列模型来说，模型的识别问题就是确定ARMA(p,q)过程的阶数，从而判定模型的具体类别，为我们下一步进行模型的参数估计做准备。所采用的基本方法主要是依据样本的自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）初步判定其阶数，如果利用这种方法无法明确判定模型的类别，就需要借助诸如AIC、BIC 等信息准则。我们分别给出几种定阶方法，它们分别是（1）利用时间序列的相关特性，这是识别模型的基本理论依据。如果样本的自相关系数（ACF）在滞后q+1 阶时突然截断，即在q处截尾，那么我们可以判定该序列为MA(q)序列。同样的道理，如果样本的偏自相关系数（PACF）在p处截尾，那么我们可以判定该序列为AR(p)序列。如果ACF和PACF 都不截尾，只是按指数衰减为零，则应判定该序列为ARMA(p,q)序列，此时阶次尚需作进一步的判断；（2）利用数理统计方法检验高阶模型新增加的参数是否近似为零，根据模型参数的置信区间是否含零来确定模型阶次，检验模型残差的相关特性等；（3）利用信息准则，确定一个与模型阶数有关的准则函数，既考虑模型对原始观测值的接近程度，又考虑模型中所含待定参数的个数，最终选取使该函数达到最小值的阶数，常用的该类准则有AIC、BIC、FPE等。实际应用中，往往是几种方法交叉使用，然后选择最为合适的阶数(p,q)作为待建模型的阶数。,上海财经大学 统计学系,5,5.1自相关和偏自相关系数法在平稳时间序列分析中，最关键的过程就是利用数据去识别和建模，根据第三章讨论的内容，一个比较直观的方法，就是通过观察自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）可以对拟合模型有一个初步的识别，这是因为从理论上说，平稳AR、MA和ARMA模型的ACF和PACF有如下特性：,上海财经大学 统计学系,6,上海财经大学 统计学系,7,上海财经大学 统计学系,8,上海财经大学 统计学系,9,上海财经大学 统计学系,10,上海财经大学 统计学系,11,上海财经大学 统计学系,12,上海财经大学 统计学系,13,上海财经大学 统计学系,14,上海财经大学 统计学系,15,上海财经大学 统计学系,16,上海财经大学 统计学系,17,上海财经大学 统计学系,18,上海财经大学 统计学系,19,上海财经大学 统计学系,20,上海财经大学 统计学系,21,上海财经大学 统计学系,22,上海财经大学 统计学系,23,上海财经大学 统计学系,24,5.2.1 AR(p)模型定阶的F准则1967年，瑞典控制论专家K.J.Astrm教授将F检验准则用于对时间序列模型的定阶。设(1tN)是零均值平稳序列的一段样本。并用模型AR(p)（5.18）进行拟合。根据模型阶数节省原则(parsimony principle)，采取由低阶逐步升高的“过拟合”办法。先对观测数据拟合模型AR(p)(p=1，2，)，用递推最小二乘估计其参数并分别计算对应模型的残差平方和。根据适用的模型应具有较小的残差平方和的特点，用F准则判定模型的阶数改变后相应的残差平方和变化是否显著。,上海财经大学 统计学系,25,上海财经大学 统计学系,26,上海财经大学 统计学系,27,上海财经大学 统计学系,28,上海财经大学 统计学系,29,上海财经大学 统计学系,30,上海财经大学 统计学系,31,上海财经大学 统计学系,32,上海财经大学 统计学系,33,上海财经大学 统计学系,34,上海财经大学 统计学系,35,上海财经大学 统计学系,36,上海财经大学 统计学系,37,上海财经大学 统计学系,38,上海财经大学 统计学系,39,上海财经大学 统计学系,40,上海财经大学 统计学系,41,上海财经大学 统计学系,42,上海财经大学 统计学系,43,上海财经大学 统计学系,44,
