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十一、 A R ( 1 ) {\rm AR}(1) AR(1)和 A R ( 2 ) {\rm AR}(2) AR(2)模型
1. A R ( 1 ) {\rm AR}(1) AR(1)模型
A
R
(
1
)
{\rm AR}(1)
AR(1)模型的形式是
X
t
=
a
X
t
−
1
+
ε
t
X_t=aX_{t-1}+\varepsilon_t
Xt=aXt−1+εt,
{
ε
t
}
∼
W
N
(
0
,
σ
2
)
\{\varepsilon_t\}\sim {\rm WN}(0,\sigma^2)
{εt}∼WN(0,σ2),满足最小相位条件的
a
a
a取值域是
∣
a
∣
<
1
|a|<1
∣a∣<1。我们已经在之前的讨论中,得出了它的平稳解是
X
t
=
∑
j
=
0
∞
a
j
ε
t
−
j
.
X_t=\sum_{j=0}^\infty a^j\varepsilon_{t-j}.
Xt=j=0∑∞ajεt−j.
自协方差函数与自相关函数是
γ
0
=
σ
2
∑
j
=
0
∞
a
2
j
=
σ
2
1
−
a
2
,
γ
k
=
a
γ
k
−
1
=
⋯
=
a
k
γ
0
,
ρ
k
=
γ
k
γ
0
=
a
k
.
\gamma_0=\sigma^2\sum_{j=0}^\infty a^{2j}=\frac{\sigma^2}{1-a^2},\\ \gamma_k=a\gamma_{k-1}=\cdots=a^k\gamma_0,\\ \rho_k=\frac{\gamma_k}{\gamma_0}=a^k.
γ0=σ2j=0∑∞a2j=1−a2σ2,γk=aγk−1=⋯=akγ0,ρk=γ0γk=ak.
谱密度为
f
(
λ
)
=
σ
2
2
π
∣
1
−
a
e
i
λ
∣
2
=
σ
2
2
π
[
1
+
a
2
−
2
a
cos
λ
]
,
π
∈
[
−
π
,
π
]
f(\lambda)=\frac{\sigma^2}{2\pi|1-ae^{{\rm i}\lambda}|^2}=\frac{\sigma^2}{2\pi[1+a^2-2a\cos \lambda]},\quad \pi\in [-\pi,\pi]
f(λ)=2π∣1−aeiλ∣2σ2=2π[1+a2−2acosλ]σ2,π∈[−π,π]
通过绘制谱密度图, 可以发现,当
a
>
0
a>0
a>0时,谱密度峰值出现在中间,即
f
(
λ
)
<
f
(
0
)
f(\lambda)<f(0)
f(λ)<f(0);当
a
<
0
a<0
a<0时,谱密度峰值出现在两侧,即
f
(
λ
)
<
f
(
π
)
f(\lambda)<f(\pi)
f(λ)<f(π)。
2. A R ( 2 ) {\rm AR}(2) AR(2)模型的稳定域
A R ( 2 ) {\rm AR}(2) AR(2)模型的自回归系数为 ( a 1 , a 2 ) (a_1,a_2) (a1,a2),形式是 X t = a 1 X t − 1 + a 2 X t − 2 + ε t X_t=a_1X_{t-1}+a_2X_{t-2}+\varepsilon_t Xt=a1Xt−1+a2Xt−2+εt,这里 { ε t } ∼ W N ( 0 , σ 2 ) \{\varepsilon_t\}\sim {\rm WN}(0,\sigma^2) {εt}∼WN(0,σ2),特征多项式为 A ( z ) = 1 − a 1 z − a 2 z 2 A(z)=1-a_1z-a_2z^2 A(z)=1−a1z−a2z2,还要满足最小相位条件,即 A ( z ) ≠ 0 , ∣ z ∣ ≤ 1 A(z)\ne 0,|z|\le 1 A(z)=0,∣z∣≤1。在满足稳定性条件的前提下,自回归系数有什么特征呢?以下给出一个定理。
自回归系数为 ( a 1 , a 2 ) (a_1,a_2) (a1,a2)的 A R ( 2 ) {\rm AR}(2) AR(2)模型,它的稳定性条件是:
a 2 ± a 1 < 1 , ∣ a 2 ∣ < 1. a_2\pm a_1<1,\quad |a_2|<1. a2±a1<1,∣a2∣<1.
我们将 A = { ( a 1 , a 2 ) : a 2 ± a 1 < 1 , ∣ a 2 ∣ < 1 } \mathscr A=\{(a_1,a_2):a_2\pm a_1<1,|a_2|<1\} A={(a1,a2):a2±a1<1,∣a2∣<1}称为 A R ( 2 ) {\rm AR}(2) AR(2)模型的稳定域。
这里给出对稳定域的证明。当
z
1
,
z
2
z_1,z_2
z1,z2都是复根,即为
a
±
i
b
a\pm {\rm i}b
a±ib,稳定的条件是
a
2
+
b
2
>
1
\sqrt{a^2+b^2}>1
a2+b2>1。对特征多项式
A
(
z
)
=
1
−
a
1
z
−
a
2
z
2
=
0
A(z)=1-a_1z-a_2z^2=0
A(z)=1−a1z−a2z2=0进行求解,得到
Δ
=
a
1
2
+
4
a
2
<
0
⇒
a
2
<
−
a
1
2
4
≤
0
z
1
z
2
=
(
a
+
i
b
)
(
a
−
i
b
)
=
a
2
+
b
2
=
1
−
a
2
>
1
⇒
−
1
<
a
2
<
0
⇓
−
1
<
a
2
<
−
a
1
2
4
≤
0
,
∣
a
1
∣
<
2.
\Delta = a_1^2+4a_2<0\Rightarrow a_2<-\frac{a_1^2}{4}\le0 \\ z_1z_2=(a+{\rm i}b)(a-{\rm i}b)=a^2+b^2=\frac{1}{-a_2}>1\Rightarrow -1<a_2<0\\ \Downarrow \\ -1<a_2<-\frac {a_1^2}4\le 0,\quad |a_1|<2.
Δ=a12+4a2<0⇒a2<−4a12≤0z1z2=(a+ib)(a−ib)=a2+b2=−a21>1⇒−1<a2<0⇓−1<a2<−4a12≤0,∣a1∣<2.
当
z
1
,
z
2
z_1,z_2
z1,z2都是实根时,分类讨论:
- a 2 > 0 , a 1 > 0 a_2>0,a_1>0 a2>0,a1>0,此时有 Δ = a 1 2 + 4 a 2 > 0 \Delta =a_1^2+4a_2>0 Δ=a12+4a2>0显然成立,且 A ( z ) A(z) A(z)的对称轴 − a 1 / 2 a 2 < 0 -a_1/2a_2<0 −a1/2a2<0,由二次函数知识知道只需要 − A ( 1 ) = − 1 + a 1 + a 2 < 0 -A(1)=-1+a_1+a_2<0 −A(1)=−1+a1+a2<0,即 a 2 + a 1 < 1 a_2+a_1<1 a2+a1<1。
- a 2 > 0 , a 1 < 0 a_2>0,a_1<0 a2>0,a1<0,此时有 Δ > 0 \Delta >0 Δ>0显然成立,且 A ( z ) A(z) A(z)的对称轴 − a 1 / 2 a 2 > 0 -a_1/2a_2>0 −a1/2a2>0,由二次函数知识知道只需要 − A ( − 1 ) = − 1 − a 1 + a 2 < 0 -A(-1)=-1-a_1+a_2<0 −A(−1)=−1−a1+a2<0,即 a 2 − a 1 < 1 a_2-a_1<1 a2−a1<1。
- a 2 < 0 , a 1 > 0 a_2<0,a_1>0 a2<0,a1>0,此时要 Δ = a 1 2 + 4 a 2 > 0 \Delta=a_1^2+4a_2>0 Δ=a12+4a2>0,就有 a 1 2 > − 4 a 2 a_1^2>-4a_2 a12>−4a2,且对称轴 − a 1 / 2 a 2 > 0 -a_1/2a_2>0 −a1/2a2>0,由二次函数知识知道需要 − A ( 1 ) < 0 -A(1)<0 −A(1)<0即 a 2 + a 1 < 1 a_2+a_1<1 a2+a1<1,且 − a 1 / 2 a 2 > 1 -a_1/2a_2>1 −a1/2a2>1即 − 2 a 2 < a 1 -2a_2<a_1 −2a2<a1。
- a 2 < 0 , a 1 > 0 a_2<0,a_1>0 a2<0,a1>0,此时要 Δ > 0 \Delta>0 Δ>0依然要 a 1 2 > − 4 a 2 a_1^2>-4a_2 a12>−4a2,且对称轴 − a 1 / 2 a 2 < 0 -a_1/2a_2<0 −a1/2a2<0,由二次函数知识知道需要 − A ( − 1 ) < 0 -A(-1)<0 −A(−1)<0即 a 2 − a 1 < 0 a_2-a_1<0 a2−a1<0,且 − a 1 / 2 a 2 < − 1 -a_1/2a_2<-1 −a1/2a2<−1,即 a 1 < 2 a 2 a_1<2a_2 a1<2a2。
- a 1 = 0 , a 2 > 0 a_1=0,a_2>0 a1=0,a2>0,此时要 − A ( 1 ) < 0 -A(1)<0 −A(1)<0,即 a 2 < 1 a_2<1 a2<1。
综上所述,我们可以绘制稳定域图如下:

其中横轴为 a 1 a_1 a1,纵轴为 a 2 a_2 a2,蓝色部分表示 z 1 , z 2 z_1,z_2 z1,z2为实根,红色部分表示复根,分界为 a 2 = − a 1 2 / 4 a_2=-a_1^2/4 a2=−a12/4。
3. A R ( 2 ) {\rm AR}(2) AR(2)模型的自相关系数与允许域
在满足稳定性条件的情况下,由Yule-Walker方程,可以得到
γ
k
=
a
1
γ
k
−
1
+
a
2
γ
k
−
2
,
k
≥
1.
\gamma_k=a_1\gamma_{k-1}+a_2\gamma_{k-2},\quad k\ge 1.
γk=a1γk−1+a2γk−2,k≥1.
两边同时除以
γ
0
\gamma_0
γ0,就得到
k
≥
1
k\ge 1
k≥1时自相关系数满足的方程:
ρ
k
=
a
1
ρ
k
−
1
+
a
2
ρ
k
−
2
,
k
≥
1.
\rho_k=a_1\rho_{k-1}+a_2\rho_{k-2},\quad k\ge 1.
ρk=a1ρk−1+a2ρk−2,k≥1.
在
A
R
(
2
)
{\rm AR}(2)
AR(2)模型中,自相关系数还能表示出自回归系数,并且自回归系数也能由自相关系数表出。
由Yule-Walker方程还能得到Yule-Walker系数为
a
1
,
1
=
γ
1
/
γ
0
=
ρ
1
,
a
2
,
1
=
a
1
,
a
2
,
2
=
a
2
,
a
j
,
j
=
0
,
j
>
2.
a_{1,1}=\gamma_1/\gamma_0=\rho_1,\quad a_{2,1}=a_1,\quad a_{2,2}=a_2,\\ a_{j,j}=0,\quad j>2.
a1,1=γ1/γ0=ρ1,a2,1=a1,a2,2=a2,aj,j=0,j>2.
由Levinson递推方程,有
a
2
,
2
=
a
2
=
γ
2
−
a
1
,
1
γ
1
γ
0
−
a
1
,
1
γ
1
=
/
γ
0
/
γ
0
ρ
2
−
ρ
1
2
1
−
ρ
1
2
,
a
2
,
1
=
a
1
=
a
1
,
1
−
a
2
,
2
a
1
,
1
=
ρ
1
(
1
−
ρ
2
−
ρ
1
2
1
−
ρ
1
2
)
=
ρ
1
(
1
−
ρ
2
)
1
−
ρ
1
2
.
a_{2,2}=a_2=\frac{\gamma_2-a_{1,1}\gamma_1}{\gamma_0-a_{1,1}\gamma_1}\xlongequal[/\gamma_0]{/\gamma_0}\frac{\rho_2-\rho_1^2}{1-\rho_1^2},\\ a_{2,1}=a_1=a_{1,1}-a_{2,2}a_{1,1}=\rho_1\left(1-\frac{\rho_2-\rho_1^2}{1-\rho_1^2} \right)=\frac{\rho_1(1-\rho_2)}{1-\rho_1^2}.
a2,2=a2=γ0−a1,1γ1γ2−a1,1γ1/γ0/γ01−ρ12ρ2−ρ12,a2,1=a1=a1,1−a2,2a1,1=ρ1(1−1−ρ12ρ2−ρ12)=1−ρ12ρ1(1−ρ2).
这就得到
a
1
=
ρ
1
(
1
−
ρ
2
)
1
−
ρ
1
2
,
a
2
=
ρ
2
−
ρ
1
2
1
−
ρ
1
2
.
a_1=\frac{\rho_1(1-\rho_2)}{1-\rho_1^2},\quad a_2=\frac{\rho_2-\rho_1^2}{1-\rho_1^2}.
a1=1−ρ12ρ1(1−ρ2),a2=1−ρ12ρ2−ρ12.
反解得到
ρ
1
=
a
1
1
−
a
2
,
ρ
2
=
a
2
+
a
1
2
1
−
a
2
.
\rho_1=\frac{a_1}{1-a_2},\quad \rho_2=a_2+\frac{a_1^2}{1-a_2}.
ρ1=1−a2a1,ρ2=a2+1−a2a12.
现在我们可以导出允许域,即
(
a
1
,
a
2
)
(a_1,a_2)
(a1,a2)在稳定域
A
=
{
(
a
1
,
a
2
)
:
a
2
±
a
1
<
1
,
∣
a
2
∣
<
1
}
\mathscr A=\{(a_1,a_2):a_2\pm a_1<1,|a_2|<1\}
A={(a1,a2):a2±a1<1,∣a2∣<1}中运动时,
(
ρ
1
,
ρ
2
)
(\rho_1,\rho_2)
(ρ1,ρ2)也在一个范围内运动,这个范围称为允许域
C
\mathscr C
C,形式为
C
=
{
(
ρ
1
,
ρ
2
)
:
ρ
1
2
<
1
+
ρ
2
2
,
∣
ρ
1
∣
<
1
,
∣
ρ
2
∣
<
1
}
.
\mathscr C=\{(\rho_1,\rho_2):\rho_1^2<\frac{1+\rho_2}{2},|\rho_1|<1,|\rho_2|<1\}.
C={(ρ1,ρ2):ρ12<21+ρ2,∣ρ1∣<1,∣ρ2∣<1}.
4. A R ( 2 ) {\rm AR}(2) AR(2)序列的谱密度
A
R
(
2
)
{\rm AR}(2)
AR(2)序列的密度为
f
(
λ
)
=
σ
2
2
π
∣
1
−
a
1
e
i
λ
−
a
2
e
2
i
λ
∣
2
.
f(\lambda)=\frac{\sigma^2}{2\pi|1-a_1e^{{\rm i}\lambda}-a_2e^{2{{\rm i}\lambda}}|^2}.
f(λ)=2π∣1−a1eiλ−a2e2iλ∣2σ2.
如果
(
a
1
,
a
2
)
(a_1,a_2)
(a1,a2)落在稳定域的复值部分,即
a
2
<
−
1
4
a
1
2
a_2<-\frac14a_1^2
a2<−41a12时,
z
1
,
z
2
=
ρ
e
±
i
λ
0
z_1,z_2=\rho e^{\pm{\rm i}\lambda_0}
z1,z2=ρe±iλ0,如果
ρ
\rho
ρ靠近1,则谱密度在
λ
0
\lambda_0
λ0附近存在一个峰值,即
A
R
(
2
)
{\rm AR}(2)
AR(2)序列的角频率大约是
λ
0
\lambda_0
λ0。
回顾总结
-
A R ( 1 ) {\rm AR}(1) AR(1)模型的稳定性条件为 0 < ∣ a ∣ < 1 0<|a|<1 0<∣a∣<1。
-
A R ( 1 ) {\rm AR}(1) AR(1)序列的谱密度为
f ( λ ) = σ 2 2 π ( 1 + a 2 − 2 a cos λ ) . f(\lambda)=\frac{\sigma^2}{2\pi(1+a^2-2a\cos \lambda)}. f(λ)=2π(1+a2−2acosλ)σ2.
如果 a < 0 a<0 a<0则谱密度两边高中间低,如果 a > 0 a>0 a>0则谱密度中间高两边低。 -
A R ( 1 ) {\rm AR}(1) AR(1)序列的方差为 γ 0 = σ 2 / ( 1 − a 2 ) \gamma_0=\sigma^2/(1-a^2) γ0=σ2/(1−a2),自协方差函数为 γ k = a k γ 0 \gamma_k=a^k\gamma_0 γk=akγ0,相关系数为 ρ k = a k \rho_k=a^k ρk=ak。
-
A R ( 2 ) {\rm AR}(2) AR(2)模型的稳定域和允许域分别为
A = { ( a 1 , a 2 ) : a 2 < − 1 4 a 1 2 , a 2 ± a 1 < 1 , ∣ a 2 ∣ < 1 } , C = { ( ρ 1 , ρ 2 ) : ρ 1 2 < 1 + ρ 2 2 , ∣ ρ 1 ∣ < 1 , ∣ ρ 2 ∣ < 1 } . \mathscr A=\{(a_1,a_2):a_2<-\frac14a_1^2,a_2\pm a_1<1,|a_2|<1 \},\\ \mathscr C=\{(\rho_1,\rho_2):\rho_1^2<\frac{1+\rho_2}{2},|\rho_1|<1,|\rho_2|<1 \}. A={(a1,a2):a2<−41a12,a2±a1<1,∣a2∣<1},C={(ρ1,ρ2):ρ12<21+ρ2,∣ρ1∣<1,∣ρ2∣<1}. -
A R ( 2 ) {\rm AR}(2) AR(2)序列的谱密度为
f ( λ ) = σ 2 2 π ∣ 1 − a 1 e i λ − a 2 e 2 i λ ∣ 2 . f(\lambda)=\frac{\sigma^2}{2\pi|1-a_1e^{{\rm i}\lambda}-a_2e^{2{\rm i}\lambda}|^2}. f(λ)=2π∣1−a1eiλ−a2e2iλ∣2σ2.
如果存在一对共轭复根 ρ e i λ 0 \rho e^{{\rm i}\lambda_0} ρeiλ0,则谱密度在 λ = λ 0 \lambda=\lambda_0 λ=λ0处表现出峰值。