時間序列分析基礎(chǔ)教材(文件)
【正文】 志堅強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 , March 22, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 。 :22:2023:22Mar2322Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。越多，預(yù)測誤差的方差由此可知，預(yù)測的步數(shù)可以推出步的預(yù)測誤差為時，當(dāng)??2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第六節(jié) 時間序列的應(yīng)用 見教材中的 P210例子。是樣本的自相關(guān)函數(shù)，其中：第一步：估計的矩估計法qpqqqqpqpqpqqqpqqqpkqpARM A?????????????????????????????????),(.2212111121???????????????????????????????????????????????????????????????2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第四節(jié) 自回歸滑動平均模型 221112211112211112211221~~uqqtqtttptpttttqtqttptptttqtqttptptttuqMAMAuuuYYYYYYuuuYYYYuuuYYYY???????????????????????及，估計出模型的方法模型，由估計上式構(gòu)成一個有令改寫為將模型及，計第二步，改寫模型，估????????????????????????????????????????????????2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第四節(jié) 自回歸滑動平均模型 四、 ARMA模型的檢驗 是白噪聲序列。所構(gòu)成的集合稱向量數(shù)自回歸與滑動平均的系無公共因子，其相應(yīng)的，且的根均在單位圓外，模型中凡使得ARM AqpARM ALLLLqpARM Aqp??2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第四節(jié) 自回歸滑動平均模型 (p,q)模型的自行關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù) )(000)()()()1()()(22112211212211pkqkkkuYEkqkkkYYEpkpkkkpkpkkkkukttyuyuqyuyupkpkktktk?????????????????????????????????????????????????????????????????????????時，所以當(dāng)其中：2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第四節(jié) 自回歸滑動平均模型 均序列。分別表示自回歸與滑動模型。如此循環(huán)下去，直到，出第二次迭代值，再將其帶入上式，算，的第一次迭代，記為，代入上式，可算出首先給出一組初始值可得由線性迭代法),2,1)((?),(?)(?),(?)2(?,),2(?)2(?),2(?)1(?,),1(?)1(?),1(?),2,1(??0)0(?)0(?)0(?,?)0(?)??????(??)1(??1)?????(?0)1(??.222212212221021122221021122212qkmmmmmqkqkkkukuququkuquqkqkukukquqkqkkuquk?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第三節(jié) 滑動平均模型 **0???0???????0??????)1(???)??(??)??)(??()??)(??()??(??)??()??(??1)?????(?0)1(??.30112110022120012111221201122212????????????????????????????????????????????????????????????????????qqqqqukukuququququuuuuquuqkqkkuqukqkqkk???????????????????????????????????????????????????????????那么上式變?yōu)槿绻浉膶懗砂牙丈ㄅｎD2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第三節(jié) 滑動平均模型 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????010102110101110101000101010?0??????0??????*????????????????????????????),1,0()?,?,?(??*???????????????????????????????????????????????qqqqqqqqqqqkqqqkkFffffffffffFffffqkff變?yōu)橛纱朔匠探M，且記中的各方程式左邊記為將方程組2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第三節(jié) 滑動平均模型 ),2,1(?)(?)(?)(???)(?)0(?)(?)()(?)1(?0))(?)1(?)(()(?1)(?0021qkmmmmifiFiiiiiFifiiikku????????????????????????????的近似值，即作為并以定的精度，鄰兩步的迭代值達(dá)到制，按上式迭代，直到相給出初始值即步的迭代值必須滿足第，那么步的迭代值為果第拉普森法的原則是：如牛頓2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第三節(jié) 滑動平均模型 四、 MA(q)模型的檢驗 足可逆性條件。平均則可判定該序列是滑動尾，而它的偏相關(guān)函數(shù)拖步后有即自，序列的自相關(guān)函數(shù)截尾模型的識別：如果隨機(jī)qknPnPqkqMAqkqqMAkkkk?????????????%)2?(%)1?()()(0)(2023/3/22 第七章 時間序列分析基礎(chǔ) 第三節(jié) 滑動平均模型 三、 MA(q)模型的估計 21112102121212011222122?411?2?)?411(2?????1(??1.1***1)?????(?0)1(??,)(???????????????????????????????????????????????????????uuuqkqkkuqukkuiqqkkqMA解之得：）時直接求解法的估計。其系數(shù)隨滯可以表示為無窮階的自也就是說那么的根是其中因為：的自相關(guān)函數(shù)序列是拖尾，它是截尾的，而其偏項以后的各項皆為的，
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