如何深入理解时间序列分析中的平稳性？ 在引入ARMA模型之前，一般课本都会对时间序列的平稳性作一个描述，但是总感觉没有描述特别清晰：1.通常…
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.
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，
