下半年十年期国债走势的分析 ——基于VAR模型的分析

考虑到时间序列模型要求各变量通过平稳性检验,我们对调整后的月度变量进行一阶差分。为更好地验证模型有效性,我们以2013年1月至2023年3月数据为训练集,保留最近12个月度数据为测试集;在2023年4月至2024年3月,通过滚动建模和预测,来验证拟合结果的有效性。二、数据描述理论上,经济增速、净资产收益率、价格平减...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

现在,可以验证B1、B2和B3是平稳的,但B4是非平稳的。也可以使用增广迪基-富勒检验来检查每个时间序列是否平稳,就像单变量时间序列一样。但请注意这不足以检查VAR过程的平稳性。需要再次强调VAR过程只是AR过程的多元版本(就像VMA过程一样),但由于有更多变量,我们必须考虑分量之间的相关性。下面就可以将话题扩展到VAR...

统计学入门:时间序列分析基础知识详解

严格平稳性(强平稳性)令Fx(??)表示联合密度函数时,严格平稳性描述为:如果所有时间序列数据的联合分布不随时间的变化而变化,则该时间序列具有严格的平稳性。严格平稳意味着弱平稳。这个性质在现实世界中是非常受限的。因此许多应用程序依赖于弱平稳性。有一些统计检验来检验时间序列数据是否平稳,我们后面进行介绍...

基于深度学习的股票价格可预测性检验分析——股价预测方法总结

由于此模型结构以时间序列数据的平稳性为基础，因此建模之前必须对数据进行平稳性检验，并将不平稳的数据进行预处理。随着对时间序列方法的深入探究，考虑到金融数据普遍存在非平稳的特性，提出了自回归移动平均模型和自回归条件异方差模型等理论结构，其中自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型是研究一维金融数据中...

时间序列模型预测3月CPI为-1.26%

一、数据检验及预处理我们选取2001年1月至2008年12月的CPI月度数据作为原始数据。为了使不同时期的CPI数据具有可比性,我们以2000年12月为基期(即设2000年12月的CPI=100),通过CPI的月度环比数据计算出CPI定基指数。在建立模型之前,我们首先需要对时间序列的平稳性进行检验。采用ADF检验方法进行平稳性检验,发现其为...

时间序列预测的20个基本概念总结

1、时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点比如:每小时的气压每年的医院急诊按分钟计算的股票价格2、时间序列的组成部分时间序列数据有三个主要组成部分(www.e993.com)2024年11月4日。趋势季节性残差或白噪声3、趋势在时间序列中记录的长期缓慢变化/方向。4、季节性...

结合案例,谈谈如何进行时间序列分析

检验时间序列的平稳性,一般可通过检验带有截距项的一阶自回归模型:对上式可通过进行普通最小二乘法的t检验完成(t检验的原假设:H0:βj=0。即若P值<0.05,则拒绝原假设,证明δ≠0,序列平稳。</>>②ADF检验因DF检验假设ut为白噪声,序列为一阶自回归的模型,但实际上随机干扰项并非为白噪声序列,且序列...

【专题报告——基本面量化】基于夜光数据的固定资产投资预测模型

为了进行时间序列的回归预测,首先要进行平稳性检测,确保模型不出现伪回归的现象。从当期值的平稳性看,绝大部分地区的固定资产投资和房地产开发投资p值都大于0.05,无法满足时间序列平稳的条件,因此当期值需要做差分处理进一步进行平稳性检验。从当期值同比的平稳性分析来看,大部分地区的指标满足平稳性条件,其中仅有少数...

数据分享|SAS与eviews用ARIMA模型对我国大豆产量时间序列预测...

接下来,我们对差分后的时间序列进行ARMA模型的建立。季节差分后数据的自相关函数如下:图41阶差分后的自相关系数图从上面的分析结果可以看到自相关图显示很强的短期相关性,所以可以初步认为1阶差分后序列平稳。随后,对1阶差分后序列进行白噪声检验,结果如下图所示。

方差-协方差法VaR计量模型选择

1.GARCH模型:满足上述条件的模型称为GARCH(p,q)模型,在实际中运用最广的为GARCH(1,1)模型。GARCH模型考虑了异方差本身的自回归,具有很强的概括能力。但也存在一些局限性,如:?滓t2值取决于?着t-i的大小而与其符号无关,很难判断引起条件方差波动源的持续性,而这种持续性在许多研究金融波动的时间序列时都是...