eviews白噪声检验步骤 时间序列模型拟合时为什么要先进行序列的平稳性检验？
时间序列模型拟合时为什么要先进行序列的平稳性检验？
1. 具有趋势的序列必须是非平稳的。一般情况下，平稳序列的时间序列会在一个定值附近随机波动，波动的范围是有边界的。
2. 证明序列是否平稳的方法有两种，一种是图像法，另一种是单位根检验，如ADF检验。
3. 时间序列的建模过程一般是：首先判断时间序列的平稳性，通过微分或去趋势和季节效应将非平稳序列转化为平稳序列。然后，对平稳序列进行ARMA建模。首先考虑自相关系数和偏相关系数的特性，确定模型阶次，然后估计模型中的未知参数，最后用白噪声检验模型的残差，确定模型。如果有多个模型通过测试，则使用AIC和SBC删除并选择值较小的模型。
4. 为了提高模型的拟合度，笔者认为应将确定性分析与随机分析相结合，充分提取观测序列中的有效信息。
白噪声序列有什么作用呢？
似乎在研究序列之间的协整关系。如果一个随机过程{XT}经过d-difference后只能成为平稳可逆的ARMA过程，但经过d-1 difference后仍然是一个非平稳过程，则称该过程具有d阶单调性。
多时间序列协整分析的第一步是使用单位根检验来确定每个序列的单个积分顺序。标准单位根是Dickey和fuller的DF检验。但是，该方法不能保证方程的残差项是白噪声，因此该检验的估计值不是无偏的。因此，Dickey和fuller在1979年和1980年扩展了DF检验，形成了目前广泛使用的单整数检验方法ADF（augmenteddicker-fuller）检验。
但Engel和Granger将上述临界值与传统的t统计量临界值进行了比较，发现两者存在较大差异，并通过蒙特卡罗模拟得到了ADF统计量t的临界值。如果达到临界值，则单位根的零假设被拒绝，则YT是稳定的。
函数
单积分和协整分析方法在储蓄与消费关系、汇率与价格关系、短期利率与长期利率关系等经济领域的研究中具有重要意义
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