【總結(jié)】Wold分解定理:任何協(xié)方差平穩(wěn)過(guò)程xt,都可以被表示為xt-m-dt=ut+y1ut-1+y2ut-2+…+=其中m表示xt的期望。dt表示xt的線(xiàn)性確定性成分,如周期性成分、時(shí)間t的多項(xiàng)式和指數(shù)形式等,可以直接用xt的滯后值預(yù)測(cè)。y0=1,∞。ut為白噪聲過(guò)程。ut表示用xt的滯后項(xiàng)預(yù)測(cè)xt時(shí)的誤差。ut=xt
2025-06-26 18:24
【總結(jié)】7平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)法概述時(shí)間序列的自相關(guān)分析單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)ARMA模型的建模概述時(shí)間序列取自某一個(gè)隨機(jī)過(guò)程,則稱(chēng):??ty一、平穩(wěn)時(shí)間序列過(guò)程是平穩(wěn)的——隨機(jī)過(guò)程的隨機(jī)特征不隨時(shí)間變化而變化過(guò)程是非平穩(wěn)的——
2025-01-01 04:49
【總結(jié)】第五章時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論與方法第一節(jié)隨機(jī)時(shí)間序列的特征第二節(jié)隨機(jī)時(shí)間序列分析模型第三節(jié)協(xié)整分析與誤差修正模型§隨機(jī)時(shí)間序列的特征一、隨機(jī)時(shí)間序列模型簡(jiǎn)介二、刻畫(huà)時(shí)間序列的自相關(guān)函數(shù)三、時(shí)間序列平穩(wěn)性的檢驗(yàn)四、趨勢(shì)平穩(wěn)與差分平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程一、隨機(jī)時(shí)間序列模型簡(jiǎn)介
2025-03-05 11:46
【總結(jié)】第八章季節(jié)性時(shí)間序列模型第一節(jié)季節(jié)指數(shù)第二節(jié)綜合分析第三節(jié)X11過(guò)程第四節(jié)隨機(jī)季節(jié)差分【例】以北京市1995年——2023年月平均氣溫序列為例,介紹季節(jié)性時(shí)間序列模型的基本思想和具體操作步驟。時(shí)序圖一、季節(jié)指數(shù)n季節(jié)指數(shù)的概念n所謂季節(jié)指數(shù)就是用簡(jiǎn)單平均法計(jì)算的周期內(nèi)各時(shí)期季節(jié)性影響的相對(duì)數(shù)n季節(jié)模型
2025-01-07 20:09
【總結(jié)】第五章第五章時(shí)間序列模型時(shí)間序列模型關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)回歸技術(shù)及其預(yù)測(cè)和檢驗(yàn)我們已經(jīng)在前面的章節(jié)討論過(guò)了,本章著重于時(shí)間序列模型的估計(jì)和定義,這些分析均是基于單方程回歸方法,第9章我們還會(huì)討論時(shí)間序列的向量自回歸模型。這一部分屬于動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的范疇。通常是運(yùn)用時(shí)間序列的過(guò)去值、當(dāng)期值及滯后擾動(dòng)項(xiàng)的加權(quán)和建立模型,來(lái)“解釋”時(shí)間序列的
2025-02-07 16:39
【總結(jié)】ARMA時(shí)間序列模型及其相關(guān)應(yīng)用段曉曼吳艾茜黃衍超南方醫(yī)科大學(xué)SOUTHERNMEDICALUNIVERSITY提綱?時(shí)間序列模型的概念?模型的識(shí)別?模型階數(shù)的確定?模型參數(shù)的估計(jì)?模型的檢驗(yàn)?模型的應(yīng)用2南方醫(yī)科大學(xué)SOUTHERNMEDICALUNIVERS
2025-04-06 15:18
【總結(jié)】案例分析1:中國(guó)人口時(shí)間序列模型(file:b2c1)(怎樣建立AR模型)中國(guó)人口序列(1949-2000)中國(guó)人口一階差分序列(1950-2000)從人口序列圖可以看出我國(guó)人口總水平除在1960和1961兩年出現(xiàn)回落外,其余年份基本上保持線(xiàn)性增長(zhǎng)趨勢(shì)。,‰。由于總?cè)丝跀?shù)逐年增加,實(shí)際上的年人口增長(zhǎng)率是逐漸下降的。把51年分為
2025-04-29 06:59
【總結(jié)】基于時(shí)間序列模型的GDP預(yù)測(cè)摘要國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)是現(xiàn)代國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系的核心指標(biāo),是衡量一個(gè)國(guó)家綜合國(guó)力的重要指標(biāo)。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GrossDomesticProduct)是指在一定時(shí)期內(nèi)(一個(gè)季度或一年),一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價(jià)值,它反映國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展及人民生活水平,常被公認(rèn)為衡量國(guó)家經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)。這個(gè)指標(biāo)把國(guó)
2025-06-23 17:24
【總結(jié)】第三章平穩(wěn)時(shí)間序列分析1本章結(jié)構(gòu)n方法性工具nARMA模型n平穩(wěn)序列建模n序列預(yù)測(cè)2方法性工具n差分運(yùn)算n延遲算子n線(xiàn)性差分方程3差分運(yùn)算n一階差分n階差分n步差分4延遲算子n延遲算子類(lèi)似于一個(gè)時(shí)間指針,當(dāng)前序列值乘以一個(gè)延遲算子,就相當(dāng)于把當(dāng)前序列值的時(shí)間
2025-01-01 04:42
【總結(jié)】時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型時(shí)間序列是指把某一變量在不同時(shí)間上的數(shù)值按時(shí)間先后順序排列起來(lái)所形成的序列,它的時(shí)間單位可以是分、時(shí)、日、周、旬、月、季、年等。時(shí)間序列模型就是利用時(shí)間序列建立的數(shù)學(xué)模型,它主要被用來(lái)對(duì)未來(lái)進(jìn)行短期預(yù)測(cè),屬于趨勢(shì)預(yù)測(cè)法。一、簡(jiǎn)單一次移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法項(xiàng)數(shù)n的數(shù)值,要根據(jù)時(shí)間序列的特點(diǎn)而定,不宜過(guò)大或過(guò)小.n過(guò)
2025-04-30 18:05
【總結(jié)】金融計(jì)量學(xué)張成思2第三章平穩(wěn)金融時(shí)間序列:AR模型基本概念一階自回歸模型AR(1)二階自回歸模型AR(2)p階自回歸模型AR(p)基本概念隨機(jī)過(guò)程與數(shù)據(jù)生成過(guò)程隨機(jī)過(guò)程:從隨機(jī)概率論的概念出發(fā),隨機(jī)過(guò)程是一系列或一組隨機(jī)變量
2025-08-20 10:52
2025-04-06 14:53
【總結(jié)】時(shí)間序列模型識(shí)別舉例AR(p)過(guò)程的ACF(拖尾)、PACF(P步后截尾)MA(q)過(guò)程的ACF(q步后截尾)、PACF(拖尾)ARMA(p,q)過(guò)程的ACF(拖尾)、PACF(拖尾)總結(jié):AR(p)、MA(q)、ARMA(p,q)過(guò)程的自相關(guān)、偏自相關(guān)函數(shù)的特征:下面通過(guò)一些相
2024-10-19 20:17
【總結(jié)】時(shí)間序列模型歸納總結(jié)復(fù)習(xí)隨機(jī)時(shí)間序列分析的幾個(gè)基本概念一、隨機(jī)過(guò)程(StochasticProcess)定義設(shè)(Ω,F,P)是概率空間,T是給定的參數(shù)集,如果對(duì)于任意t∈T,都有一定義在(Ω,F,P)上的隨機(jī)變量X(t,ω)與之對(duì)應(yīng),則稱(chēng)隨機(jī)變量族{X(t,ω),t∈T}為隨機(jī)過(guò)程。簡(jiǎn)記為{X(t,),t∈T}或{Xt,t∈T}或XT離散參數(shù)的隨機(jī)過(guò)程也稱(chēng)為隨機(jī)序列或(
2025-04-17 02:32
【總結(jié)】第二章平穩(wěn)時(shí)間序列分析本章結(jié)構(gòu)n方法性工具nARMA模型n平穩(wěn)序列建模n序列預(yù)測(cè)方法性工具n差分運(yùn)算n延遲算子n線(xiàn)性差分方程差分運(yùn)算n一階差分n階差分n步差分延遲算子n延遲算子類(lèi)似于一個(gè)時(shí)間指針,當(dāng)前序列值乘以一個(gè)延遲算子,就相當(dāng)于把當(dāng)前序列值的時(shí)間向過(guò)去撥了一個(gè)時(shí)刻