arma模型的概念和構造-資料下載頁
2025-03-09 08:38本頁面
【正文】 為殘差平方， 是所有估計參數的個數， T為樣本容量 。 2 2k?A I C =l og( )T? ?2 k?S C =l og( ) l og TT?2 2k?H Q I C =l og( ) l og( l og T )T? ?2?? k= p+ q+ 130 ARMA模型的預測 一 . 基于 AR模型的預測 ? 以平穩(wěn)的 AR(2)過程為例： ? 其中 為零均值白噪音過程 ? …… t 1 t 1 2 t 2 tY = c + Y + Y + u??tu t+ 1 1 t 2 t 1 t+ 1Y = c + Y + Y + u??t+ 2 1 t+ 1 2 t t+ 2= c + Y + Y + u31 ARMA模型的預測 ? 在 t時刻，預測 的值： = ? 在 t時刻，預測 的值： 同理： ? … ? 結論 t,1 t+ 1 tf = E ( Y I )1 t 1 2 t 2c + Y + Y??t+1Yt+2Y t, 2 t+ 2 t 1 t+ 1 t 2 t 1 t, 1 2 tf = E ( Y I ) = c + E ( Y I ) + Y = c + f + Y? ? ? ?t,3 1 t,2 2 t,1f = c + f + f??t,4 1 t,3 2 t,2f c + f + f32 ARMA模型的預測 二 . 基于 MA過程的預測 ? 過程 ? 結論： MA (2) 過程僅有 2期的記憶力 33 ARMA模型的預測 三 . 基于 ARMA過程的預測 ? 結合對 AR過程和 MA過程進行預測 ? ARMA模型一般用于短期預測 34 五、實例： ARMA模型在金融數據中的應用 ? 數據 ： 1991年 1月到 2023年 1月的我國貨幣供應量（廣義貨幣 M2）的月度時間序列數據 ? 目的 ： 說明在 軟件中利用 BJ方法論建立合適的 ARIMA（ p,d,q）模型 35 ARMA模型的估計 36 利用 ARMA模型進行預測 ? 用 dynamic方法估計 2023年 1月到 2023年 1月的 w2 37 利用 ARMA模型進行預測 ? 利用“ static”方法估計 2023年 1月到 2023年 1月的 w2 38 演講完畢，謝謝觀看！
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