时间序列模型中，随机变量就是残差吗？（协方差平稳） 第一个问题：协方差平稳是指时间序列(xt)的平稳，不是残差值(e)的平稳.中间的一块问题：你的问题很混乱，在此，首先你需要了解一个概念，协整与非协整.1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法，为非平稳序列的建模提供了另一种途径.虽然一些变量的本身是非平稳序列，但是，它们的线性组合却有可能是平稳序列.残差值e的自相关，指的是残差序列不平稳，残差序列的不平稳会造成因变量与自变量之间的非协整.（注意是非协整，不是非平稳，协整本身就是一种非平稳.）最后一个问题：非平稳包括三种模型，a、随机游走模型；b、带漂移项随机游走模型；c、带趋势项随机游走模型（1还可以带零随机游走模型）这三种模型都是非平稳.
利用Green函数推导AR（2）模型的方差 利用Green函数推导AR（2）模型的方差 很多人找我要答案，我把答案放在这里啦 。时间序列，AR（2）的方差怎么求？查看问题描述 ？ 。
时间序列更容易产生异方差 时间序列更容易产生异方差对不对？一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。用stata软件实现异方差的检验，最直观的是。
关于平稳时间序列的方差各个时点到底相等么？ 初学时间序列，想问一下，在定义平稳时间序列的方差在不同时点到底相等么？我看有的说相等若相等为什么EX…
时间序列数据做多元回归分析时，若同时存在多重共线性、异方差和自相关，应该以什么顺序进行消除？ 多重共线性、异方差和自相关：第一个不要管，没有办法；异方差和自相关用white-robust或者newey-west-rob…
什么情况时间序列数据也存在异方差 white检验是对方差进行关于解析变量的回归，arch检验是方差进行残差平方的回归。在样本26的情况下进行arch检验吧。white、检验要大样本，况且你有5个变量white检验的话，在。
（三）时间序列分析的基本方法 1.模型的选择和建模基本步骤（1）建模基本步骤1）用观测、调查、取样，取得时间序列动态数据。2）作相关图，研究变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点，如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列。3）辨识合适的随机模型，进行曲线拟合。（2）模型的选择当利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值时，赋予离得越近的观测值以更多的权，而“老”观测值的权数按指数速度递减，称为指数平滑（exponential smoothing），它能用于纯粹时间序列的情况。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型或其组合的自回归移动平均（ARMA）模型等来拟合。一个纯粹的AR模型意味着变量的一个观测值由其以前的p个观测值的线性组合加上随机误差项而成，就像自己对自己回归一样，所以称为自回归模型。MA模型意味着变量的一个观测值由目前的和先前的n个随机误差的线性的组合。当观测值多于50个时一般采用ARMA模型。对于非平稳时间序列，则要先将序列进行差分（Difference，即每一观测值减去其前一观测值或周期值。
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时间序列分析-第四章 均值和自协方差函数的估计 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：hotyouthy第四章均值和自协方差函数的估计本章结构均值的估计自协方差函数的估计白噪声检验§4.1均值的估计相合性中心极限定理收抄敛速度X的模拟计算均值、自协方差函数的作用AR，MA，ARMA模型的参数可以由自协方差函数唯一确定袭。有了样本之后，可以先估计均值和自协方差函数。然后由均值和自协方差函数解出模型参数。均值和自协方差可以用矩估计法求。还要考百虑相合性，渐进分布，收敛速度等问题。均值估计公式设x1，x2，xN是平稳列{Xt的观测。EXt的点估计为xN1Nxk1Nk把观测样本看成随机度样本时记作大写的X1，X2，XN相合性设统计量N是的估计，在统计学中有如下的定义^1如果EN，则称EN是的无偏估计。2如果当N，EN.则称N是的渐进无偏估计。3如果N依概率收敛到，则称N是的相知合估计。4如果Na.s.收敛到，则称N是的强相合估计。一般情况下，无偏估计比有偏估计来得好，对_于由(1.1)定义的XN。有EXN1N1EXkNk1N.k1N所以XN是均道值的无偏估计。均值估计的相合性好的估计量起码应是相合的。否则，估计量不收敛到要估计的参数，
如何深入理解时间序列分析中的平稳性？
