图4.1数据生成过程（右侧坐标） 与现实中的金融随机变量 160 DGP:Y(t)=Y(t-1)+e 120 ----China International Stock Price .0 80 A 40 8 12 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006
图4.1 数据生成过程（右侧坐标） 与现实中的金融随机变量 0 40 80 120 160 -12 -8 -4 0 4 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 DGP: Y(t)=Y(t-1)+e China International Stock Price
图4.1数据生成过程（右侧坐标 )与现实中的金融随机变量 600 6 400 DGP:WHITENOISE ----RETURN 200 2 祥喻 200 400 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006
图4.1 数据生成过程（右侧坐标 ）与现实中的金融随机变量 -400 -200 0 200 400 600 -4 -2 0 2 4 6 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 DGP:WHITENOISE RETURN
4.1.2自协方差与自相关函数 假定y是一个随机变量，自协方差 定义的是y,与其自身滞后期之间的协方 差，即“自身的协方差”。常见的协方 差的基本定义是： Cov(X,Y)=E[X-E(X)][Y-E(Y)] 其中：E[]表示期望。从而可以知道，y 与其自身滞后j期y,之间的协方差定义 为：y,=[y-E(0-E0】小j=0,山，+2，L
4.1.2 自协方差与自相关函数 假定 是一个随机变量，自协方差 定义的是 与其自身滞后期之间的协方 差，即“自身的协方差”。常见的协方 差的基本定义是： 其中： 表示期望。从而可以知道， 与其自身滞后j期 之间的协方差定义 为： t y t y Cov X Y E X E X Y E Y ( , ) ( ) ( ) = − − E[ ] t y t j y − j t t t - j t - j = − − = E y E y y E y j ( ) ( ) , 0, 1, 2, L
对于均值保持不变的随机过程来说， y,=E[y-4][yy-4,j=0,1,2,L j=0时，即为方差： o=ar(y,)=E[y-4][yw-4]
对于均值保持不变的随机过程来说， 时，即为方差： , 0, 1, 2, j t t - j = − − = E y y j L 0 = = − − Var y E y y ( )t t t-0 j = 0
随机变量x和y的相关系数模型为： Cov(x,y) P=ar(x)Var(y） 自相关函数，即y,与y的自相关 函数定义为： Cov(y,yj) DVa(y.)War( =,j=0,+1,+2,L 一般将P相对于滞后期数j绘制出的 图示称为自相关图
随机变量x和y的相关系数模型为： 自相关函数，即 与 的自相关 函数定义为： 一般将 相对于滞后期数j绘制出的 图示称为自相关图。 ( , ) ( ) ( ) Cov x y Var x Var y = t y t - j y ( , ) , 0, 1, 2, ( ) ( ) t t - j j t t - j Cov y y j Var y Var y = = L j