時(shí)間序列分析初步講義(參考版)
2025-03-05 11:22本頁面
【正文】 2023年 3月 22日星期三 11時(shí) 21分 34秒 11:21:3422 March 2023 ? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 2023年 3月 22日星期三 上午 11時(shí) 21分 34秒 11:21: ? 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(qiáng)。 :21:3411:21Mar2322Mar23 ? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 , March 22, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023年 3月 22日星期三 11時(shí) 21分 34秒 11:21:3422 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來秋。 。 :21:3411:21:34March 22, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 :21:3411:21Mar2322Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿，留一份不足，可得無限完美。 , March 22, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 2023年 3月 22日星期三 11時(shí) 21分 34秒 11:21:3422 March 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 。 :21:3411:21:34March 22, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 :21:3411:21Mar2322Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 , March 22, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 ? ARIMA模型研究對(duì)象是非平穩(wěn)過程。 ? 多數(shù)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列都表現(xiàn)出非平穩(wěn)的特征。 實(shí)際中通常的做法是反復(fù)調(diào)試。 輔助判別：偏相關(guān)函數(shù)與偏相關(guān)圖 2)(min ??? itkit yyE ?? ?? kiitkit yy ?定義最后一個(gè) kk? 為偏自相關(guān)函數(shù) 輔助判別：偏相關(guān)圖 （ 1） AR（ P）在滯后 P期有截尾特征。 時(shí)間序列建模方法論 讓數(shù)據(jù)自己說話 識(shí)別 (相關(guān)圖和偏相關(guān)圖 ) 估計(jì) (對(duì)初選模型的估計(jì) ) 診斷和檢驗(yàn) (參數(shù)顯著性 殘差隨機(jī)性 ) 模型 極大似然估計(jì) 非線性估計(jì) 平穩(wěn)檢驗(yàn) 單位根檢驗(yàn) 識(shí)別 相關(guān)圖判別 : (1) AR(P)表現(xiàn)出指數(shù)衰減或正弦衰減的特征。 ? 一個(gè)可逆的 MA模型可以轉(zhuǎn)化為一個(gè) AR模型，所以對(duì)MA模型而言，重要的是考慮其可逆性。 如果 ，則在 k=1出現(xiàn)負(fù)峰值，然后表現(xiàn)截尾特征。 平穩(wěn)的 MA（ 1）的自相關(guān)函數(shù) ???????????,3,2011 20 kkrr kk ???MA（ 1）模型只有一期記憶，即當(dāng) k1時(shí) , 為零。 10 ??? 01 ??? ? 移動(dòng)平均模型 qtqtttt uuuuy ??? ????? ??? ?2211MA(q)模型 : 任何一個(gè) q階移動(dòng)平均過程都是由 q+1個(gè)白噪聲序列的 加權(quán)和組成的。
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