如何判斷時(shí)間序列是否是白噪聲？不管殘差是不是白噪聲，都應(yīng)該對(duì)殘差序列進(jìn)行自相關(guān)分析。如果自相關(guān)只有在t=0時(shí)才有值，則為白噪聲。如果其他輸出也有顯著值，則不是。白噪聲在統(tǒng)計(jì)學(xué)中什么意思？事實(shí)上，你可以

如何判斷時(shí)間序列是否是白噪聲？

不管殘差是不是白噪聲，都應(yīng)該對(duì)殘差序列進(jìn)行自相關(guān)分析。如果自相關(guān)只有在t=0時(shí)才有值，則為白噪聲。如果其他輸出也有顯著值，則不是。

白噪聲在統(tǒng)計(jì)學(xué)中什么意思？

事實(shí)上，你可以理解白噪聲是一個(gè)純粹的隨機(jī)過(guò)程，也就是說(shuō)，沒(méi)有特征可以發(fā)現(xiàn)，沒(méi)有相關(guān)性等特性。

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，我們建立回歸方程，希望我們提取的信息越多越好。也就是說(shuō)，我們希望回歸后的殘差項(xiàng)信息被完全提取出來(lái)，所以殘差項(xiàng)是白噪聲。因此，通常通過(guò)檢驗(yàn)殘差項(xiàng)的性質(zhì)來(lái)判斷回歸方程的性質(zhì)。你可以先闡明回歸模型的理論。根據(jù)專(zhuān)業(yè)定義：隨機(jī)變量x（T）（T=1，2，3…）如果它是由一系列不相關(guān)的隨機(jī)變量組成的，也就是說(shuō)，對(duì)于不等于T的所有s，隨機(jī)變量XT和XS的協(xié)方差為零，則稱(chēng)為純隨機(jī)過(guò)程。對(duì)于純隨機(jī)過(guò)程，如果其期望值和方差為常數(shù)，則稱(chēng)為白噪聲過(guò)程。

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，“白噪聲”通俗的講，是什么意思?。?/h2>

這是一個(gè)穩(wěn)定的隨機(jī)序列，具有零均值和恒定的平方誤差。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)必須是白噪聲，才能使模型具有經(jīng)濟(jì)意義

白噪聲序列表明時(shí)間序列中的有用信息已經(jīng)被提取出來(lái)，其余的是隨機(jī)擾動(dòng)，無(wú)法預(yù)測(cè)和利用。如果殘差序列通過(guò)白噪聲測(cè)試，建模就可以結(jié)束，因?yàn)闆](méi)有信息可以繼續(xù)提取。

時(shí)間序列中白噪聲問(wèn)題？

白噪聲序列有什么作用呢？

單積分：

似乎研究了序列之間的協(xié)積分關(guān)系。如果一個(gè)隨機(jī)過(guò)程{XT}經(jīng)過(guò)d-difference后只能成為平穩(wěn)可逆的ARMA過(guò)程，但經(jīng)過(guò)d-1 difference后仍然是一個(gè)非平穩(wěn)過(guò)程，則稱(chēng)該過(guò)程具有d階單調(diào)性。

多時(shí)間序列協(xié)整分析的第一步是使用單位根檢驗(yàn)來(lái)確定每個(gè)序列的單個(gè)積分順序。標(biāo)準(zhǔn)單位根是Dickey和fuller的DF檢驗(yàn)。但是，該方法不能保證方程的殘差項(xiàng)是白噪聲，因此該檢驗(yàn)的估計(jì)值不是無(wú)偏的。因此，Dickey和fuller在1979年和1980年擴(kuò)展了DF檢驗(yàn)，形成了目前廣泛使用的單整數(shù)檢驗(yàn)方法ADF（augmenteddicker-fuller）檢驗(yàn)。

但Engel和Granger將上述臨界值與傳統(tǒng)的t統(tǒng)計(jì)量臨界值進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)兩者存在較大差異，并通過(guò)蒙特卡羅模擬得到了ADF統(tǒng)計(jì)量t的臨界值。如果達(dá)到臨界值，則單位根的零假設(shè)被拒絕，則YT是穩(wěn)定的。

函數(shù)

單積分和協(xié)整分析方法在儲(chǔ)蓄與消費(fèi)關(guān)系、匯率與價(jià)格關(guān)系、短期利率與長(zhǎng)期利率關(guān)系等經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的研究中具有重要意義

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