時間序列模型初步設計方案(ppt 23頁)

時間序列模型初步設計方案目錄：
一．時間序列模型的例子
二．有限樣本條件下的普通最小二乘估計
三．大樣本條件下的普通最小二乘估計
四．時間序列的平穩性檢驗

時間序列模型初步設計方案內容提要：
經典線性正態假定下的普通最小二乘估計
如果滿足假定1-3，回歸係數的OLS估計量是無偏的
如果滿足假定1-5，回歸係數OLS估計量的方差估計是無偏的，而且OLS估計量是最優線性無偏估計量
如果滿足假定1-6，模型的t檢驗和F檢驗是有效的
在大多數情況下，時間序列很難滿足經典線性正態模型假定，特別是誤差項條件均值為0、無序列相關以及正態性的假定。因此，就需要用大樣本來做漸進處理
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大樣本條件下的普通最小二乘估計
如果滿足假定1-3，回歸係數的OLS估計量是一致的
如果滿足假定1-5，回歸係數OLS估計量是漸近正態分布的，模型的t檢驗和F檢驗是漸近有效的
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偽回歸（spurious regression）
如果時間序列是有趨勢的，那麼一定是非平穩的，從而采用OLS估計的t檢驗和F檢驗就是無效的。
兩個具有相同趨勢的時間序列即便毫無關係，在回歸時也可能得到很高的顯著性和複判定係數
出現偽回歸時，一種處理辦法是加入趨勢變量，另一種辦法是把非平穩的序列平穩化
下麵的問題是：如何知道一個時間序列是否平穩？

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