平穩(wěn)性定義

平穩(wěn)性是時(shí)間序列中最重要的概念之一。 一個(gè)平穩(wěn)的序列意味著它的均值、方差和協(xié)方差不隨時(shí)間變化。

• 圖一：均值是變化的（增長(zhǎng)），整體是向上增長(zhǎng)的趨勢(shì)。在- 個(gè)平穩(wěn)的序列里，它不應(yīng)該有任何的變化趨勢(shì)。
• 圖二：沒有一個(gè)明顯變化的趨勢(shì)，但是每一個(gè)數(shù)據(jù)的差別很大，而且這個(gè)差別的大小也不是穩(wěn)定的。即方差是變化的
• 圖三： 隨著時(shí)間的變化，數(shù)據(jù)的分布變得密集，（中間是擠在一起的），意味著協(xié)方差在變化。

大多數(shù)的時(shí)間序列模型都假設(shè)時(shí)間序列（TS）是平穩(wěn)的。首先，我們可以說，如果一個(gè)TS在一段時(shí)間內(nèi)有一個(gè)特定的行為，那么它很有可能在將來遵循相同的行為。與非平穩(wěn)序列相比，平穩(wěn)序列的相關(guān)理論更為成熟，更易于實(shí)現(xiàn)。

平穩(wěn)性是用非常嚴(yán)格的準(zhǔn)則來定義的。然而，出于實(shí)際目的，如果序列隨時(shí)間具有恒定的統(tǒng)計(jì)特性，我們可以假設(shè)序列是平穩(wěn)的，即：

• 穩(wěn)定的平均值
• 穩(wěn)定的方差
• 不依賴于時(shí)間的自協(xié)方差

平穩(wěn)時(shí)間序列粗略地講，一個(gè)時(shí)間序列，如果均值沒有系統(tǒng)的變化（無趨勢(shì)）、方差沒有系統(tǒng)變化，且嚴(yán)格消除了周期性變化，就稱之是平穩(wěn)的。

平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法介紹

1）繪圖法

繪制移動(dòng)平均值或移動(dòng)變量，并查看其是否隨時(shí)間變化。移動(dòng)平均/方差，我們的意思是在任何時(shí)刻t，我們將取去年的平均/方差，即過去12個(gè)月。不過，這更像是一種視覺技術(shù)

2）Dickey-Fuller test

迪基-福勒檢驗(yàn)（Dickey-Fuller test）：檢驗(yàn)平穩(wěn)性的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這里的零假設(shè)是TS是非平穩(wěn)的。測(cè)試結(jié)果包括一個(gè)測(cè)試統(tǒng)計(jì)量和一些不同置信水平的臨界值。如果“檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量”小于臨界值，我們可以拒絕無效假設(shè)，并認(rèn)為序列是平穩(wěn)的。

3）ADF檢驗(yàn)

增廣迪基-福勒檢驗(yàn)（Augmented Dickey-Fuller test），簡(jiǎn)稱ADF檢驗(yàn)。 ADF檢驗(yàn)和迪基-福勒檢驗(yàn)類似，但ADF檢驗(yàn)的好處在于它排除了自相關(guān)的影響。DF檢驗(yàn)只能應(yīng)用于一階情況，當(dāng)序列存在高階的滯后相關(guān)時(shí)，可以使用ADF檢驗(yàn)，所以說ADF是對(duì)DF檢驗(yàn)的擴(kuò)展。

單位根

當(dāng)一個(gè)自回歸過程中：$y_t=b{y}_{t?1}+a+{?}_t$ ，如果滯后項(xiàng)系數(shù)b為1，就稱為單位根。當(dāng)單位根存在時(shí)，自變量和因變量之間的關(guān)系具有欺騙性，因?yàn)闅埐钚蛄械娜魏握`差都不會(huì)隨著樣本量（即時(shí)期數(shù)）增大而衰減，也就是說模型中的殘差的影響是永久的。這種回歸又稱作偽回歸。如果單位根存在，這個(gè)過程就是一個(gè)隨機(jī)漫步（random walk）。

ADF原理

ADF檢驗(yàn)就是判斷序列是否存在單位根：如果序列平穩(wěn)，就不存在單位根；否則，就會(huì)存在單位根。

• H0原假設(shè)：序列有單位根（值a=1）
• 備擇假設(shè)：序列沒有單位根

如果我們不能拒絕零，我們可以說序列是非平穩(wěn)的，這意味著序列可以是線性或差分平穩(wěn)的

如果得到的顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量小于三個(gè)置信度（10%，5%，1%），則對(duì)應(yīng)有（90%，95，99%）的把握來拒絕原假設(shè)。

4） KPSS 檢驗(yàn)

KPSS測(cè)試，(Kwiatkowski-phillips-schmidt-Shin Test）
不如ADF方法流行。KPSS檢驗(yàn)的原假設(shè)和備擇假設(shè)與ADF檢驗(yàn)相反。

ADF VS KPSS：兩個(gè)測(cè)試的結(jié)果可能相反，是因?yàn)椴恢挥幸环N平穩(wěn)性。其實(shí)存在不止一種類型的平穩(wěn)性。總之，ADF檢驗(yàn)有一個(gè)線性或差分平穩(wěn)的替代假設(shè)，KPSS檢驗(yàn)確定了序列中的趨勢(shì)平穩(wěn)性。

平穩(wěn)性的類型

• 嚴(yán)格平穩(wěn)序列：嚴(yán)格平穩(wěn)序列滿足平穩(wěn)過程的數(shù)學(xué)定義。對(duì)于嚴(yán)格平穩(wěn)序列，均值、方差和協(xié)方差不是時(shí)間的函數(shù)。其目的是將一個(gè)非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)換成一個(gè)嚴(yán)格的平穩(wěn)序列來進(jìn)行預(yù)測(cè)。
• 趨勢(shì)平穩(wěn)序列：沒有單位根但表現(xiàn)出趨勢(shì)的序列被稱為尾部平穩(wěn)序列。一旦趨勢(shì)被消除，結(jié)果序列將保持穩(wěn)定。KPSS檢驗(yàn)在沒有單位根的情況下將序列劃分為平穩(wěn)序列，這意味著序列可以是嚴(yán)格平穩(wěn)的，也可以是趨勢(shì)平穩(wěn)的。
• 差分平穩(wěn)性：在差分平穩(wěn)性ADF檢驗(yàn)下，通過差分下降可以使序列嚴(yán)格平穩(wěn)的時(shí)間序列也被稱為差分平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

差分平穩(wěn)ADF檢驗(yàn)又稱差分平穩(wěn)性檢驗(yàn)，最好同時(shí)應(yīng)用這兩種檢驗(yàn)方法，這樣我們就可以確定序列確實(shí)是平穩(wěn)的。讓我們看看應(yīng)用這些平穩(wěn)測(cè)試的可能結(jié)果。

• 案例1：兩個(gè)測(cè)試都得出序列不穩(wěn)定->序列不平穩(wěn)案例
• 2:兩個(gè)測(cè)試都得出序列是平穩(wěn)的->序列是平穩(wěn)的案例
• 3:KPSS=平穩(wěn)的，ADF=不是平穩(wěn)->趨勢(shì)平穩(wěn)，刪除趨勢(shì)使序列嚴(yán)格平穩(wěn)情況
• 4:KPSS=非平穩(wěn)且ADF平穩(wěn)->差分平穩(wěn)，使用差分使序列平穩(wěn)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的时间序列--平稳性介绍及检验方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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