時間序列模型的特征講義-資料下載頁

【總結(jié)】第五章時間序列計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論與方法第一節(jié)隨機(jī)時間序列的特征第二節(jié)隨機(jī)時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)時間序列的特征一、隨機(jī)時間序列模型簡介二、刻畫時間序列的自相關(guān)函數(shù)三、時間序列平穩(wěn)性的檢驗(yàn)四、趨勢平穩(wěn)與差分平穩(wěn)隨機(jī)過程一、隨機(jī)時間序列模型簡介

2025-03-05 11:46

時間序列計量模型講義-資料下載頁

【總結(jié)】02468101214161850-6070-8090-1000%5%10%15%20%25%30%35%`第八章時間序列計量模型第一節(jié)時間序列的基本概念一、時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性隨機(jī)變量

2025-03-04 18:37

平穩(wěn)時間序列模型概述-資料下載頁

【總結(jié)】第一章平穩(wěn)時間序列模型

2025-01-01 04:42

平穩(wěn)時間序列模型的性質(zhì)概述-資料下載頁

【總結(jié)】第五章平穩(wěn)時間序列模型的性質(zhì)第一節(jié)自回歸過程的性質(zhì)第二節(jié)移動平均過程的性質(zhì)第三節(jié)自回歸移動平均過程的性質(zhì)5/23/20231第四章時間序列模型的性質(zhì)第一節(jié)自回歸過程的性質(zhì)?一、一階自回歸過程AR(1)的性質(zhì)?二、二階自回歸過程AR(2)的性質(zhì)?三、p階自回歸過程AR(p)的性質(zhì)

2025-01-01 04:49

時間序列計量經(jīng)濟(jì)模型-資料下載頁

【總結(jié)】Econometrics計量經(jīng)濟(jì)學(xué)第十章時間序列計量經(jīng)濟(jì)模型Econometrics引子：是真回歸還是偽回歸？經(jīng)典回歸分析的做法是:首先采用普通最小二乘法（OLS）對回歸模型進(jìn)行估計，然后根據(jù)可決系數(shù)或F檢驗(yàn)統(tǒng)計量值的大小來判定變量之間的相依程度，根據(jù)回歸系數(shù)估計值的t統(tǒng)計量對系數(shù)的顯著性進(jìn)行判斷，最后在回歸系數(shù)顯著不為零的基礎(chǔ)上對回歸系數(shù)估計

2025-01-19 10:45

6現(xiàn)代時間序列分析模型-資料下載頁

【總結(jié)】第六講現(xiàn)代時間序列分析模型§1時間序列平穩(wěn)性和單位根檢驗(yàn)§2協(xié)整與誤差修正模型?經(jīng)典時間序列分析模型：–MA、AR、ARMA–平穩(wěn)時間序列模型–分析時間序列自身的變化規(guī)律?現(xiàn)代時間序列分析模型：–分析時間序列之間的關(guān)系–單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)–現(xiàn)代宏觀計量經(jīng)濟(jì)學(xué)§1時間序列平穩(wěn)性和單位根

2025-01-18 05:45

平穩(wěn)時間序列模型的建立概述-資料下載頁

【總結(jié)】第三章平穩(wěn)時間序列模型的建立n本章首先介紹利用時間序列的樣本統(tǒng)計特征識別時間序列模型，然后分別介紹模型定階、模型估計和模型檢驗(yàn)的多種方法，對Box-Jenkins建模方法和Pandit-Wu建模方法歸納總結(jié)，最后給出實(shí)際案例。第一節(jié)模型識別與定階n一、自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)的估計（一）自協(xié)方差函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)的估計n

2025-01-01 04:49

平穩(wěn)時間序列模型的建立教材-資料下載頁

【總結(jié)】第四章平穩(wěn)時間序列模型的建立第一節(jié)時間序列的預(yù)處理第二節(jié)模型識別與定階第三節(jié)模型參數(shù)估計第四節(jié)模型檢驗(yàn)與優(yōu)化第五節(jié)其它建模方法1、建模流程（有限長度）時序樣本→模型識別與定階→模型參數(shù)估計→模型適用性檢驗(yàn)→模型優(yōu)化2、基本前提⑴平穩(wěn)序列{Xt}⑵零均值

2024-12-31 23:20

單變量平穩(wěn)時間序列模型-資料下載頁

【總結(jié)】金融時間序列分析第五講：單變量時間序列模型內(nèi)容結(jié)構(gòu)ARMA模型的理論介紹ARMA模型的實(shí)證分析問題與小結(jié)1231、ARMA模型有何價值？2、什么是ARMA模型？3、如何確定ARMA(p,q)中的p和q？4、如何估計ARMA(p,q

2025-01-20 08:18

時間序列組合模型在經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的應(yīng)用-資料下載頁

【總結(jié)】時間序列組合模型在經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的應(yīng)用hhhh（ 東華理工大學(xué)）摘要：文中依據(jù)?2003—2012?年我國?GDP?年度資料相關(guān)數(shù)據(jù)，用?ARIMA?模型和趨勢外推法建立一個組合模型，對我國?1992?年到?2012?年中國?GDP?進(jìn)行分析，并預(yù)測

2025-06-28 16:04

時間序列計量經(jīng)濟(jì)模型講義-資料下載頁

【總結(jié)】計量經(jīng)濟(jì)學(xué)第十章時間序列計量經(jīng)濟(jì)模型引子：是真回歸還是偽回歸？經(jīng)典回歸分析的做法是:首先采用普通最小二乘法（OLS）對回歸模型進(jìn)行估計，然后根據(jù)可決系數(shù)或F檢驗(yàn)統(tǒng)計量值的大小來判定變量之間的相依程度，根據(jù)回歸系數(shù)估計值的t統(tǒng)計量對系數(shù)的顯著性進(jìn)行判斷，最后在回歸系數(shù)顯著不為零的基礎(chǔ)上對回歸系數(shù)估計值給予經(jīng)濟(jì)解釋。

2025-01-19 10:45

季節(jié)性時間序列模型-資料下載頁

【總結(jié)】第八章季節(jié)性時間序列模型第一節(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)性時間序列模型的基本思想和具體操作步驟。時序圖一、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)就是用簡單平均法計算的周期內(nèi)各時期季節(jié)性影響的相對數(shù)n季節(jié)模型

2025-01-07 20:09

9時間序列經(jīng)濟(jì)學(xué)模型-資料下載頁

【總結(jié)】第九章時間序列計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型?時間序列的平穩(wěn)性及其檢驗(yàn)?隨機(jī)時間序列分析模型?協(xié)整分析與誤差修正模型§時間序列的平穩(wěn)性及其檢驗(yàn)一、問題的引出：非平穩(wěn)變量與經(jīng)典回歸模型二、時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性三、平穩(wěn)性的圖示判斷四、平穩(wěn)性的單位根檢驗(yàn)五、單整、趨勢平穩(wěn)與差分平穩(wěn)隨機(jī)過程

2025-02-24 22:46

arma模型的概念和構(gòu)造-資料下載頁

【總結(jié)】ARMA模型的概念和構(gòu)造1一、ARIMA模型的基本內(nèi)涵一、ARMA模型的概念?自回歸移動平均模型（autoregressivemovingaveragemodels,簡記為ARMA模型），由因變量對它的滯后值以及隨機(jī)誤差項的現(xiàn)值和滯后值回歸得到。?包括移動平均過程（MA）、自回歸過程（AR）、自回歸移動平均過程（

2025-03-09 08:38

利用橫截面和時間序列的計量模型-資料下載頁

【總結(jié)】第十章第十章利用橫截面和時間序列的計量模型利用橫截面和時間序列的計量模型????????在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析時經(jīng)常會遇到時間序列和橫截面兩者相結(jié)合的數(shù)據(jù)。例如，在企業(yè)投資需求分析中，我們會遇到多個企業(yè)的若干指標(biāo)的月度或季度時間序列；在城鎮(zhèn)居民消費(fèi)分析中，我們會遇到不同省市地區(qū)的反映居民消費(fèi)和居

2024-12-26 15:52

時間序列中的arma模型(專業(yè)版)

時間序列中的arma模型(留存版)

時間序列中的arma模型-文庫吧

時間序列中的arma模型-wenkub