试分析随机游走过程和带截距项的随机游走过程的平稳性,指出去除趋势的方法？

随机游走的随机游走模型

随机游走模型有两种,其数学表达式为 :y t =y t-1 +e t ① y t =α+y t-1 +e t ② 式中:y t 是时间序列(用股票价格或股票价格的自然对数表示);e t 是随机项,e(e t )=0;var(e t.

怎样理解随机游走过程

随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述.随机过程论与其他数学、物理分支如位势论、微分方程、复变函数论、力学等有密切的联系,是在自然科学、工程科学及社会科学各领域研究随机现象的重要工具. 平稳随机过程是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程:即随机过程的统计特性不随时间的推移而变化.这样,数学期望和方差这些参数也不随时间和位置变化.非平稳随机过程即与平稳随机过程相反.

怎样证明随机游走及带漂移项或趋势项的序列是非平稳序列?

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回答: ⑴ 随机时间序列的平稳性条件是什么?证明随机游走序列不是平稳序列. ⑵ 单位根检验为什么从DF检

⑴ 随机时间序列{ }(t=1, 2, …)的平稳性条件是:1)均值 ,是与时间t 无关的常数;2)方差 ,是与时间t 无关的常数;3)协方差 ,只与时期间隔k有关,与时间t 无关的.

在协整分析中如何处理截距和趋势

可以通过序列图看看趋势和截距

截距项和趋势项又是什么,该怎么选

1.先说 test for unit root in的选择 选level 是对原序列做检验 选1st 是对原序列一阶差分. 再看2nd 是否平稳2.再说说 截距项和趋势项的选取 有两种方法:第一种,可以通过.

时间序列的平稳性检验的目的是什么?

为了确定没有随机趋势或确定趋势,否则将会产生“伪回归”问题.伪回归是说,有时数据的高度相关仅仅是因为二者同时随时间有向上或向下的变动趋势, 并没有真正联系.这样数据中的趋势项,季节项等无法消除, 从而在残差分析中无法准确进行分析. 平稳性检验的方法可以用PDF检验, 依据模型趋势可以选择3种模型. 消除趋势可以用差分法(比如一阶) 模型也只有通过平稳性检验才有统计分析的意义.如满意回答,还采纳

计量经济学中的DF检验和ADF检验

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随机游走的无规则行走与扩散定律

无规则行走在任意尺度上都具有相似结构.例如一个在二维(d=2)格子上游动,每一定时间以相同概率移动到其相邻位置,其轨迹即二维随机轨迹,同样可以扩展到三维.

随机游走检验之前检验时间序列的平稳性是必须的吗?

随机游走的话需要的是非平稳的时间序列.比如AR(1)模型的话 y(t)=a*y(t-1)+u(t) ut-N(0,σ2)平稳模型的话, a1也就是发散序列的可能性也是存在的.所以作为步骤 1.平稳性检验 2.如果平稳的话到此结束,非平稳的话进行ADF之类的鉴定来看有没有单位根(是不是随机游走) 3.如果是的话说明是随机游走,不是的话可能是发散或别的可能性.