平穩(wěn)時(shí)間序列模型的建立概述(參考版)
2025-01-03 04:49本頁(yè)面
【正文】 。對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列往往通過(guò)差分使其平穩(wěn)后建模。常用的參數(shù)冗余檢驗(yàn)有 F檢驗(yàn)，殘差相關(guān)性檢驗(yàn)有卡方檢驗(yàn)。除了傳統(tǒng)的系數(shù)顯著性檢驗(yàn)之外，時(shí)間序列模型還需要對(duì)參數(shù)是否冗余、殘差是否還存在相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)于 ARMA模型，最小平方和估計(jì)和極大似然估計(jì)是兩種重要的估計(jì)方法，從極大似然估計(jì)出發(fā)可以得到最小平方和估計(jì)。n 3．對(duì)于 AR模型，參數(shù)估計(jì)比較簡(jiǎn)單，可以利用線性最小二乘方法。n 2．模型階數(shù)越高，往往殘差方差越小，但待估參數(shù)增加，有效樣本量隨之也減小，因此在模型定階時(shí)需要遵循 “約減 ”原則，即當(dāng)殘差方差變化不大時(shí)，盡量選擇階數(shù)低的模型。由于樣本自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)是隨機(jī)變量，因此判斷其是否截尾的方法是通過(guò)構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。接下來(lái)對(duì)模型的殘差是否存在相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。卡方檢驗(yàn)法? 設(shè) 為估計(jì)出的殘差序列，其樣本自相關(guān)函數(shù)為：通常用 Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)原假設(shè)是否為白噪聲。反之，如果 ，則兩個(gè)模型的擬合精度沒(méi)有顯著性差異，降階是合理的。F檢驗(yàn)法216。散點(diǎn)圖法 216。n ARMA模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)，主要就是檢驗(yàn) 殘差是否為白噪聲序列 。n 例 3. MA(1)模型參數(shù)的矩估計(jì)例 4. 求 AR(2)模型系數(shù)的矩估計(jì)n AR(2)模型n YuleWalker方
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