线性时间序列
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北京大学金融时间序列分析讲义第15章: 线性时间序列案例学习「美国月失业率」
失业率是每个国家、地区经济运行的重要指标。2011年,美国的季节调整后的月度失业率在9%左右。 本章对美国月失业率数据进行建模和预测,使用不带解释变量和带解释变量的两种方法,解释变量是周首次申请失业救济金人数信息。 数据来自Department of Labor, US Beareau of Labor Statistics。数据经过了季节调整。失业率为百分…
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北京大学金融时间序列分析讲义第14章: 线性时间序列案例学习「全球温度异常值」
用时间序列方法对全球温度异常建模,目的不是证明全球变暖,而是: 演示线性时间序列模型的建模和预测方法; 比较不同的模型; 了解时间序列模型长期预测的局限性; 理解仅根据数据区分非随机趋势与单位根非平稳的困难。 全球温度异常值的数据来源有: GISS, Goddard Institute for Space Studies 隶属于 NASA(National …
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北京大学金融时间序列分析讲义第13章:线性时间序列案例学习—汽油价格
这一章用三个实例来详细讲解如何用R语言和线性时间序列模型分析实际数据,并展现线性时间序列模型的适用性与局限性。 数据为: 1997-01-06到2010-09-27的美国普通汽油价格周数据; 1880年1月到2010年8月全球温度异常值的月度数据; 美国失业率月度数据,包括首次申领失业救济金人数的序列以及不包括的序列。 这些数据是持续更新的,也反映了全球或美…