單變量平穩(wěn)時間序列模型(參考版)
2025-01-22 08:18本頁面
【正文】 2023年 2月 8日星期三 8時 18分 17秒 08:18:178 February 2023 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。 2023年 2月 8日星期三 上午 8時 18分 17秒 08:18: 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。勝人者有力，自勝者強。 :18:1708:18Feb238Feb23 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。 , February 8, 2023 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023年 2月 8日星期三 8時 18分 17秒 08:18:178 February 2023 1空山新雨后，天氣晚來秋。 2023年 2月 8日星期三 上午 8時 18分 17秒 08:18: 1楚塞三湘接，荊門九派通。 08:18:1708:18:1708:18Wednesday, February 8, 2023 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 08:18:1708:18:1708:182/8/2023 8:18:17 AM 1成功就是日復一日那一點點小小努力的積累。 上午 8時 18分 17秒 上午 8時 18分 08:18: 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 2023年 2月 上午 8時 18分 :18February 8, 2023 1行動出成果，工作出財富。 :18:1708:18:17February 8, 2023 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 :18:1708:18Feb238Feb23 1故人江海別，幾度隔山川。 , February 8, 2023 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 因此，需要權(quán)衡二者 檢驗指標 ： AIC SC 判斷標準 ： 在選擇可能的模型時， AIC與 SC越小越好。 檢驗內(nèi)容 ： 增加 p與 q的階數(shù)，可增加擬合優(yōu)度，但卻同時降低了自由度。 最小二乘法估計 矩估計 利用自相關函數(shù)估計 pkpkkk ??????? ??????? ?2211? ?k k? ? kppppppppp????? ????????????????????????????????????12112211211211利用估計的自相關系數(shù)，估計出 AR(p)參數(shù) ARMA模型的理論介紹 一： ARMA模型的概述 如何檢驗 ARMA模型？ 檢驗內(nèi)容 ： ARMA(p， q)模型的識別與估計是在假設隨機擾動項 是一白噪聲基礎上進行的，因此，模型檢驗中首先要檢驗 是不是白噪聲 檢驗指標 ： Q檢驗 判斷標準 ：如果殘差不存在序列相關，在各階滯后的自相關和偏自相關值都接近于零。但從下降速度來看，平穩(wěn)序列要比非平穩(wěn)序列快得多 單位根檢驗。 時間序列的平穩(wěn)性（任何時間序列分析都必須滿足的前提） 時間序列方法 ARMA模型的理論介紹 一： ARMA模型的概述 滿足如下條件 ： 則時間序列 平穩(wěn) tX tX ??)( tXE 2)( ??tXVar kktt XXCov ??? ),(例一 (平穩(wěn) ) tX 0)( ?tXE 2)( ??tXVar 0),( ?? ktt XXCov滿足如下條件 ),0( 2?N ttX ???稱為白噪聲 ARMA模型的理論介紹 t?~ 一： ARMA模型的概述 例二（非平穩(wěn)） tX滿足如下條件 稱為隨機游走序列 ttt XX ??? ?1t tt XXXXXX???????????????????
教學課件相關推薦
鄂ICP備17016276號-1