非平穩時間序列模型教材(PPT 127頁)

5.1ARIMA模型
5.2季節模型
5.3殘差自回歸模型
5.4條件異方差模型
第五章非平穩時間序列模型
隨機趨勢模型
二、非平穩性的檢驗
（一）通過時間序列的趨勢圖來判斷
（二）通過自相關函數(ACF)判斷
單位根檢驗
DF檢驗
第一種形式
第二種形式
第三種形式
ADF檢驗
關於ADF（DF）檢驗的兩點說明
3、ARIMA模型的性質
ARIMA模型的方差齊性
ARIMA模型建模步驟
一模型結構
2、Auto-Regressive模型結構
3、對趨勢效應的常用擬合方法
4、對季節效應的常用擬合方法
例1
趨勢擬合
趨勢擬合效果圖
二、殘差自相關檢驗
2、Durbin-Waston檢驗（DW檢驗）
DW統計量
DW統計量的判定結果
例1續
例1續
Durbinh檢驗
殘差序列擬合
殘差序列自相關圖
殘差序列偏自相關圖
模型擬合
三個擬合模型的比較
四、條件異方差模型
ARCH模型——自回歸條件異方差模型
ARCH模型
ARCH(q)模型
ARCH(1)模型
ARCH(q)特征
GARCH模型
GARCH(q,p)模型結構
GARCH模型的約束條件
GARCH(1,1)模型
EGARCH模型（Nelson1991年）
IGARCH模型（方差無窮）
GARCH-M模型
AR-GARCH模型
GARCH模型擬合步驟
異方差自相關檢驗
LM檢驗
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