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第二章線性時間序列分析及其應用第一節平穩性1、研究平穩性的意義平穩性是時間序列分析的基礎20世紀70年代，Granger（格蘭杰）,Newbold（紐博爾德）研究發現，造成“偽回歸”的根本原因在于時間序列的非平穩性。因此，當經濟變量數據為時間序列數據時，在利用回歸分析方法討論經濟變量有意義的經濟關系之前，必須對經濟變量時間序列的平穩和非平穩進行判斷。

2、嚴平穩：定義：時間序列稱為嚴平穩的。若對所有的t，任意正整數k和任意k個正整數，和的聯合分布是相同即：嚴平穩要求的聯合分布在時間的平移變換下保持不變【注】這是一個很強的條件，難以用經驗的方法驗證3、弱平穩：定義：若時間序列是弱平穩則：（1），是一個常數（2），只依賴于即：的均值與協方差不隨時間而改變【注1】和【注2】弱平穩性保證了的前兩階矩是有限的【注3】嚴平穩且它的前兩階矩有限＝>弱平穩（反之不成立）若是正態分布，則嚴平穩與弱平穩等價【注4】弱平穩性意味著數據的時間圖顯示出T個值在一個常數水平上下以相同的幅度波動。（在應用中，弱平穩性使我們可以對未來觀測進行推斷預測）【注5】金融文獻中，通常假定收益率序列是弱平穩的。4、自協方差：（1）定義：協方差稱為

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