xxxx預(yù)測-第5講(時(shí)間序列分析)-2(編輯修改稿)
2025-03-12 15:09 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 操作 1. 首先繪制和觀察它的序列圖 （ 自己練習(xí) ） 2. 運(yùn)用 ARIMA(1,1,2)分析 ， 具體操作見上一節(jié) ， 離群值不做處理 ； 3. ARIMA(0,1,2)的操作與 ARIMA(1,1,2)類似 23 ARIMA(1,1,2)模型描述和模型擬合 24 ARMA(1,1,2)模型殘差序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖 25 ARIMA(1,1,2)模型的預(yù)測結(jié)果 26 ? ?? ?1 1 2 2 1 1 2 21 1 21... ...1 , 2 t t t p t p t t t q t qt t t t td AR M Ax x x xAR M Axx? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ??? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ?原始序列取對數(shù)再一階差分 后的, 模型:,具體模型 為:.一階自回歸系數(shù)不是特別顯著，可考慮去掉自回歸部分 模型參數(shù)輸出 27 運(yùn)用 ARMA(0,1,2)模型的分析結(jié)果 28 ? ?? ?1 1 2 2 1 1 2 2121... ...0 , 2 t t t p t p t t t q t qt t t td AR M Ax x x xAR M Ax? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ?? ? ? ? ? ????? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ?原始序列取對數(shù)再一階差分 后的, 模型:,具體模型 為:.ARMA(0,1,2)模型參數(shù)輸出 29 ARMA(0,1,2)模型殘差序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖 30 ARIMA(0,1,2)模型的預(yù)測結(jié)果 31 季節(jié)分解模型 ? 季節(jié)分解法概述 ? 季節(jié)分解模型的基本操作 ? 季節(jié)分解模型實(shí)例分析 32 ? 時(shí)間序列是對某一統(tǒng)計(jì)指標(biāo) ,按照指定的時(shí)間間隔 ,搜集整理的一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) .一個(gè)時(shí)間序列可能 包含 4種變動(dòng)因素 :長期趨勢變動(dòng) 、季節(jié)性變動(dòng) 、 循環(huán)性變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng) 。但并不是所有的時(shí)間序列都會同時(shí)含有這 4種變動(dòng)因素 。 33 季節(jié)分解法概述 ? 所謂季節(jié)分解 ,就是通過某些手段把時(shí)間序列中的 4種變動(dòng)趨勢分解出來 ,并分別對其加以分析 ,再將分析結(jié)果綜合起來組成的一個(gè)對原始時(shí)間序列的總模型 。 1. 時(shí)間序列的 4種成分 2. 季節(jié)分解模型的種類 34 1. 時(shí)間序列的 4種成分 ?長期趨勢 ， 記為 T。 表示序列取值隨時(shí)間逐漸增加 、 減少或不變的長期發(fā)展趨勢 。 例如：全球人口總數(shù)隨著時(shí)間推移 ， 正在逐步增長；人口死亡率出現(xiàn)長期向下的趨勢 。 ?季節(jié)趨勢 ， 記為 S。 表示由于受到季節(jié)因素或某些習(xí)俗的影響 ， 而出現(xiàn)的有規(guī)則的變化規(guī)律。 如每天的交通流量在上下班時(shí)間出現(xiàn)高峰期， 其余時(shí)間較為穩(wěn)定 。 35 ?循環(huán)趨勢 ， 記為 C。 表示序列取值沿著趨勢線有如鐘擺般循環(huán)變動(dòng)的規(guī)律 。 例如：總體經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的循環(huán)就是由各個(gè)產(chǎn)業(yè)的循環(huán)組合而成 。 ?不規(guī)則趨勢 ， 記為 R。 表示把時(shí)間序列中的長期趨勢 、 季節(jié)趨勢和循環(huán)趨勢都去除后余下的部分 。 不規(guī)則趨勢是隨機(jī)性的 ， 它發(fā)生的原因有自然災(zāi)害 、 天氣突變 、 人為的意外因素等 。 36 2. 季節(jié)分解模型的種類 ?加法模型 。 假設(shè)時(shí)間序列的由 4種成分相加而成的；各成分之間彼此獨(dú)立 ， 沒有交互影響 。如果以 Y表示某個(gè)時(shí)間序列 ， 它的加法模型變?yōu)椋?Y=T+C+S+R。 ? 按照加法模型的假設(shè) ， 季節(jié)因素 、
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