時間序列分析模型-展示頁
2025-03-09 11:26本頁面
【正文】 ?(B)=1??1B ? ?????pBq. () 對于由 ()式?jīng)Q定的 MA(q)模型，若滿足 ?(B)=0的根全 在單位圓外，即所有根的模都大于 1，則稱此條件為 MA(q) 模型的 可逆性條件 。 二、滑動平均模型 MA(q) 設 {Xt}為零均值的實平穩(wěn)時間序列， 階數(shù)為 q的滑動平 均模型 定義為 )(,XaaX qtq1t1tt ?? ?????? ?其中 {?k， k=1, 2, ???, q} 稱為 滑動平均系數(shù) ，并簡記模型 () 為 MA(q)。當模型 ()滿足平穩(wěn)性條件時， ??1(B)存在且一般 是 B的冪級數(shù)，于是 ()式又可寫成是 Xt= ??1(B)at, 稱為 AR(p)模型的 逆轉(zhuǎn)形式 。令 BXt=Xt?1， B2Xt=B(BXt)=Xt?2. 一般地有 BkXt=Xt?k, (k=1, 2, ???)， 稱 B為 一步 延遲算子 ， Bk為 k 步 延遲算子 。從白噪聲序列 {at}所滿足的條件看出， at之間 互不相關，且 at與以前的觀測值也不相關，因此， {at}也稱為 新信息序列 ，它在時間序列分析的預報理論中有重要意義。 時間序列分析 ? 時間序列的線性模型 ? 模型的階數(shù) ? 模型階數(shù)的確定 ? 模型參數(shù)的估計 ? 模型的檢驗 ? 平穩(wěn)時間序列的預報 ? 非平穩(wěn)時間序列及其預報 時間序列的線性模型 ? 自回歸模型 AR(p) ? 滑動平均模型 MA(q) ? 自回歸滑動平均混合模型 ARMA(p, q) 一、自回歸模型 AR(p) 設 {Xt}為零均值的實平穩(wěn)時間序列， 階數(shù)為 P的自回歸 模型 定義為 )(,aXXXX tp
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