實(shí)驗(yàn)一arima模型建立與應(yīng)用-免費(fèi)閱讀
【正文】 但是模型ARIMA(1，1，1)、ARIMA(2，1，1)沒有通過檢驗(yàn)。.|. |.|* |.|. |（四）ARIMA(p，d，q)模型估計(jì)與檢驗(yàn)（1）ARIMA(1，1，0) 模型估計(jì)與檢驗(yàn)Quick\Estimate\LS(NLS and ARMA)在對(duì)話框輸入d(euro) c ar(1)常數(shù)c的概率太大（），接受c=0的假設(shè)，所以模型應(yīng)該去掉常數(shù)。Prob(Fstatistic)得到結(jié)果t=（）（）p=（） （）要確定差分方程的樣本容量T，原有的樣本容量是180，差分后樣本容量是T=179；取α=5%，查附表2，得臨界值τ=；統(tǒng)計(jì)量觀察值為t=τ=，所以接受假設(shè)()，即認(rèn)為匯率序列（EURO）是非平穩(wěn)的。Schwarz criterionLog likelihood. dependent var. of regressionEURO(1)CRsquared（三）ARIMA(p，d，q)模型階數(shù)識(shí)別確定單整階數(shù)d（1）用不含時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)、解釋變量中不含差分項(xiàng)的模型，即對(duì)模型進(jìn)行單位檢驗(yàn)（Unit Root Test）。于是1步預(yù)測(cè)公式：類似地，2步預(yù)測(cè)公式和l步預(yù)測(cè)公式分別是： 其中，hp=0時(shí)，；hq0時(shí)，四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容ARIMA(p，d，q)模型階數(shù)識(shí)別；ARIMA(p，d，q)模型估計(jì)與檢驗(yàn)；ARIMA(p，d，q)模型外推預(yù)測(cè)。原假設(shè)和備擇假設(shè)（序列不存在自相關(guān)，是白噪聲）不全為0（序列存在自相關(guān)，不是白噪聲）統(tǒng)計(jì)量其中上述r是樣本相關(guān)系數(shù)，T是樣本容量，分布是極限分布。平穩(wěn)序列自相關(guān)函數(shù)ρ0=1，ρk=ρk（對(duì)稱）平穩(wěn)AR(p)的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)（1）平穩(wěn)AR(p)的自相關(guān)系數(shù)｜φi｜1，i=1,2,…,p，E(ut)=0，k0，k0平穩(wěn)AR(p)的自相關(guān)系數(shù)是，k0（2）k階平穩(wěn)自回歸過程AR(k)的偏自相關(guān)系數(shù)兩邊同除以γ0對(duì)任意j0都成立。二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康臏?zhǔn)確掌握ARIMA(p,d,q)模型各種形式和基本原理；熟練識(shí)別ARIMA(p,d,q)模型中的階數(shù)p,d,q的方法；學(xué)會(huì)建立及檢驗(yàn)ARIMA(p,d,q)模型的方法；熟練掌握運(yùn)用ARIMA(p,d,q)模型對(duì)樣本序列進(jìn)行擬合和預(yù)測(cè)；三、預(yù)備知識(shí)（一）模型AR（p）(p階自回歸模型）其中ut白噪聲序列，δ是常數(shù)（表示序列數(shù)據(jù)沒有0均值化）AR（p）等價(jià)于AR（p）的特征方程是：AR（p）平穩(wěn)的充要條件是特征根都在單位圓之外。ARMA（p，q）（自回歸移動(dòng)平均過程）ARMA（p，q）平穩(wěn)性的條件是方程Φ（L）=0的根都在單位圓外；可逆性條件是方程Θ（L）=0的根全部在單位圓外。平穩(wěn)MA(q)的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)（1）MA(q)自相關(guān)系數(shù)當(dāng)kq時(shí)，ρk=0，xt與xt+k不相關(guān)，這種現(xiàn)象稱為截尾，因此可根據(jù)自相關(guān)系數(shù)是否從某一點(diǎn)開始一直為0來(lái)判斷MA(q
教學(xué)教案相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1