平稳序列,eviews数据非平稳怎么处理

平稳序列，eviews数据非平稳怎么处理？

非平稳时间序列数据是指在时间轴上存在跳跃或不连续性的序列数据。在Eviews中，处理非平稳时间序列数据的步骤如下：

1. 检查数据是否平稳：使用Eviews自带的“单位根检验”工具(View > Residual Diagnostics > Unit Root Test)来检验数据是否平稳。如果检验结果为“拒绝非平稳时间序列数据是指在时间轴上存在跳跃或不连续性的序列数据。在Eviews中，处理非平稳时间序列数据的步骤如下：

1. 检查数据是否平稳：使用Eviews自带的“单位根检验”工具(View > Residual Diagnostics > Unit Root Test)来检验数据是否平稳。如果检验结果为“拒绝原假设”，则数据是非平稳的。

2. 对数据进行差分处理：将非平稳时间序列数据进行差分处理，使其变成平稳序列。在Eviews中，可以使用“差分”命令(Diff)来进行差分处理。

3. 对差分后的数据进行平稳化处理：使用Eviews自带的“平稳化”工具(View > Time Series > Detrend)来进行平稳化处理。在平稳化过程中，可以选择不同的方法，如ADF、PP、KPSS等。

4. 对平稳化后的数据进行建模分析：在平稳化后的数据上进行建模分析，可以使用Eviews自带的OLS、VAR等回归模型进行分析。

需要注意的是，差分和平稳化处理可能会导致数据的截断和损失，因此需要谨慎处理。同时，对于一些特殊的非平稳时间序列数据，可能需要采用更加复杂的方法进行处理。

协整名词解释？

协整概念是一个强有力的概念。因为协整允许我们刻画两个或多个序列之间的平衡或平稳关系。对于每一个序列单独来说可能是非平稳的，这些序列的矩，如均值、方差或协方差随时间而变化，而这些时间序列的线性组合序列却可能有不随时间变化的性质。

adf检验是干什么的？

adf检验就是单位根检验。

指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。

单位根检验时间序列的单位根研究是时间序列分析的一个热点问题。时间序列矩特性的时变行为实际上反映了时间序列的非平稳性质。对非平稳时间序列的处理方法一般是将其转变为平稳序列，这样就可以应用有关平稳时间序列的方法来进行相应得研究。

期望与平稳分布间的联系？

平稳分布(马尔可夫链的)(stationary distribu-lion of a Markov chain)具有某种不变(或者说平稳)性质的概率分布.设{XCn),n)0}是具有状态空间E的离散时间马尔可夫链，它的转移概率矩阵是<p;; ).概率分布{P;,iEE}称为这马尔可夫链的平稳分布，如果当初始分布是平稳分布时，任意X (n) (n}0)都有和初始分布相同的分布，因此这马尔可夫链是一平稳序列.连续时间马尔可夫链的平稳分布可类似地定义.数学期望（Expected value），在概率论和统计学中是指试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。

它反映随机变量平均取值的大小。 需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。

期望值是该变量输出值的平均数。

期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。

什么是模型定阶？

模型定阶（Autoregressive Integrated Moving Average model）指的是分整合移动平均自回归模型，是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。