平穩(wěn)時間序列分析培訓課程(編輯修改稿)
2025-01-19 04:42 本頁面
【文章內容簡介】 檢驗模型優(yōu)化序列預測YN模型識別n 基本原則選擇模型拖尾 P階截尾 AR(P)q階截尾 拖尾 MA(q)拖尾 拖尾 ARMA(p,q)模型定階的困難n 因為由于樣本的隨機性，樣本的相關系數(shù)不會呈現(xiàn)出理論截尾的完美情況，本應截尾的 或 仍會呈現(xiàn)出小值振蕩的情況n 由于平穩(wěn)時間序列通常都具有短期相關性，隨著延遲階數(shù) ， 與 都會衰減至零值附近作小值波動？ 當 或 在延遲若干階之后衰減為小值波動時，什么情況下該看作為相關系數(shù)截尾，什么情況下該看作為相關系數(shù)在延遲若干階之后正常衰減到零值附近作拖尾波動呢？ 模型定階經驗方法n 如果樣本 (偏 )自相關系數(shù)在最初的 d階明顯大于兩倍標準差范圍，而后幾乎 95％的自相關系數(shù)都落在 2倍標準差的范圍以內， 而且通常由非零自相關系數(shù)衰減為小值波動的過程非常突然。 這時，通常視為 (偏 )自相關系數(shù)截尾。截尾階數(shù)為 d。例 n 選擇合適的模型 ARMA擬合 1950年 ——1998年北京市城鄉(xiāng)居民定期儲蓄比例序列。序列自相關圖序列偏自相關圖擬合模型識別n 自相關圖顯示延遲 3階之后，自相關系數(shù)全部衰減到 2倍標準差范圍內波動，這表明序列明顯地短期相關。但序列由顯著非零的相關系數(shù)衰減為小值波動的過程相當連續(xù)，相當緩慢，該自相關系數(shù)可視為不截尾 n 偏自相關圖顯示除了延遲 1階的偏自相關系數(shù)顯著大于 2倍標準差之外，其它的偏自相關系數(shù)都在 2倍標準差范圍內作小值隨機波動，而且由非零相關系數(shù)衰減為小值波動的過程非常突然，所以該偏自相關系數(shù)可視為一階截尾 n 所以可以考慮擬合模型為 AR(1)例 美國科羅拉多州某一加油站連續(xù) 57天的 OVERSHORT序列 序列自相關圖序列偏自相關圖擬合模型識別n 自相關圖顯示除了延遲 1階的自相關系數(shù)在 2倍標準差范圍之外，其它階數(shù)的自相關系數(shù)都在 2倍標準差范圍內波動。根據這個特點可以判斷該序列具有短期相關性，進一步確定序列平穩(wěn)。同時，可以認為該序列自相關系數(shù) 1階截尾n 偏自相關系數(shù)顯示出典型非截尾的性質。n 綜合該
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