AR模型与数据平稳性之间的关系
作者:桂。
时间:2017-12-19 21:39:08
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8068021.html
前言
前几天碰到一个序列分析的问题,涉及到自回归(auto-regression, AR)等模型,但如何确定序列的平稳性呢? 发现金融数据分析里,这方面的知识很多,以后用到可以借鉴,例如伍德里奇《计量经济学导论》,高铁梅《计量经济分析方法与建模》,关键词:序列检测与判定、概率模型、统计。
一、平稳特性
序列的平稳特性通常从三个方面分析:
1)均值
均值不应该是关于时间t的函数,而应该是一个常数。
2)方差
方差不应该是时间的函数,即方差需要有:同方差性(homoscedasticity)
3)协方差
i时刻与i+m时刻协方差不应该是时间的函数:
常用的平稳定义包括:1)严平稳;2)宽平稳;对于手中的序列,严平稳难以判定,通常用宽平稳判据:一阶矩、二阶矩,即从均值、方差角度考虑,而不再考虑高阶分布特性。
给定序列:
X(t) = Er(t)
其中Er(t)为高斯白噪声序列,则x(t)为平稳信号。
给定序列:
X(t) = X(t-1) + Er(t)
这便是随机游走:
小女孩从初始位置出发,经过若干步之后,位置可表示为:
X(t) = X(0) + Sum(Er(1),Er(2),Er(3).....Er(t))
随机游走的平稳性:
1)均值
E[X(t)] = E[X(0)] + Sum(E[Er(1)],E[Er(2)],E[Er(3)].....E[Er(t)])
均值是常数。
2)方差
Var[X(t)] = Var[X(0)] + Sum(Var[Er(1)],Var[Er(2)],Var[Er(3)].....Var[Er(t)])
即
Var[X(t)] = t * Var(Error) = Time dependent.
方差是时间的函数,可见随机游走是非平稳过程。
二、平稳性检验
上文分析随机游走:
X(t) = X(t-1) + Er(t)
是非平稳过程。
白噪声序列:
X(t) = Er(t)
是平稳随机过程。
现在进行折中:
X(t) = Rho * X(t-1) + Er(t)
上面两个例子分别对应Rho = 0、1.
Rho = 0:
Rho= 0.5:
Rho = 0.9:
Rho = 1:
从图中可以看出,除了Rho = 1具有明显的非平稳特性外,其余序列都可近似看作平稳特性,此时已经不是严格意义的平稳(不一定满足宽平稳条件),通常借助其他方式检验:
H0:...; H1:...,进行判定。
三、其它
对于AR模型:
先看AR(1)的情形:
求方差:
可以看出平稳条件:,这与上文Rho绝对值介于(0,1)的结论是一致的。
推广到AR(2):
平稳条件为对应特征方程(高数-齐次方程的内容):
即:
更一般地,对于AR模型:特征值均论在单位圆内。可以看出平稳的判定是一种思路,与平稳条件:宽平稳并非严格等价。但这提供了检验平稳性的思路。ARMA等模型的分析与此类似,AR、ARMA的模型要求序列满足平稳特性,但对于拟合残差没有任何约束,基于异方差特性的ARCH等模型就是从这个种子里生出的新芽。
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