計量學1-自回歸移動平均模型分析(ppt 57頁)

第一節 自回歸移動平均模型
第二節 自回歸移動平均模型的識別
第三節 自回歸移動平均模型的估計
第四節 ARMA模型檢驗和預測

第一節 自回歸移動平均模型
一、時間序列分析的BJ方法論
Box和Jenkins在《時間序列分析：預測和控製》中提出，時間序列的本質特征就是相鄰觀測值的依賴性，大部分平穩時間序列可以用一係列自回歸移動平均隨機過程加以模擬。
這引出了時間序列分析的一種重要思路——通過時間序列數據背後生成數據的自回歸移動平均過程模型進行分析。
這種時間序列分析方法被稱為“BJ方法論”，屬於時域分析方法，是現代時間序列計量經濟學最重要的方法論之一。
時間序列分析BJ方法論的理論基礎
時間序列數據可以看作由一些離散型隨機過程生成的，是特定離散型隨機過程的一次實現，時間序列數據的性質由生成它們的隨機過程決定，因此可以通過識別和分析時間序列背後的隨機過程模型，進行時間序列數據的分析和預測。
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