平穩(wěn)時間序列模型的建立概述(編輯修改稿)
2025-01-19 04:49 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 例 1， AR(1)模型的矩估計n 例 2， AR(2)模型參數(shù)的矩估計n （三） MA(q)模型參數(shù)的矩估計n 第四章已經(jīng)推導出 MA(q)的自協(xié)方差結(jié)果，將 代替 ， 代替 (i=1,2…q) , 得如下方程組：上式是含有 q+1個參數(shù)的非線性方程組，解此方程組，即可以求出各參數(shù)：方程組可以直接求解，也可以用迭代法求解。n 例 3. MA(1)模型參數(shù)的矩估計例 4. 求 AR(2)模型系數(shù)的矩估計n AR(2)模型n YuleWalker方程n 矩估計 n 優(yōu)點n 估計思想簡單直觀n 不需要假設(shè)總體分布n 計算量?。ǖ碗A模型場合）n 缺點n 信息浪費嚴重n 只用到了 p+q個樣本自相關(guān)系數(shù)信息，其他信息都被忽略n 估計精度差n 通常矩估計方法被用作極大似然估計和最小二乘估計迭代計算的初始值 二、最小二乘估計v對于 ARMA模型或 MA模型參數(shù)的估計，一般采用非線性最小二乘法， 或極大似然估計法。n 模型參數(shù)的極大似然估計n 四、模型參數(shù)的最小平方和估計第三節(jié) 模型的適應(yīng)性檢驗 n 一、模型的適應(yīng)性檢驗n 二、模型的平穩(wěn)性和可逆性分析一、模型的適應(yīng)性檢驗n 若建立的模型恰當?shù)拿枥L了已給數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)序列的 ARMA模
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