單變量平穩(wěn)時間序列模型(已改無錯字)
2023-02-08 08:18:59 本頁面
【正文】 利用自相關(guān)函數(shù)估計 pkpkkk ??????? ??????? ?2211? ?k k? ? kppppppppp????? ????????????????????????????????????12112211211211利用估計的自相關(guān)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(shè)隨機擾動項 是一白噪聲基礎(chǔ)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(biāo) ： Q檢驗 判斷標(biāo)準(zhǔn) ：如果殘差不存在序列相關(guān)，在各階滯后的自相關(guān)和偏自相關(guān)值都接近于零。所有的 Q統(tǒng)計量不顯著，并且有大的 P值。 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。因此，對可能的適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，存在著模型的“簡潔性”與模型的擬合優(yōu)度的權(quán)衡選擇問題。 因此，需要權(quán)衡二者 檢驗指標(biāo) ： AIC SC 判斷標(biāo)準(zhǔn) ： 在選擇可能的模型時， AIC與 SC越小越好。 t?t? ARMA模型的理論介紹 一： ARMA模型的概述 檢驗內(nèi)容 ：參數(shù)估計時，需要對所估的參數(shù)進行檢驗，看其是否符合合適 檢驗指標(biāo) ： t檢驗 判斷標(biāo)準(zhǔn) ：若 t統(tǒng)計值 大于相應(yīng)臨界值，則應(yīng)拒絕所估計的 參數(shù)， prob值 好 如何利用 ARMA模型進行預(yù)測？ 設(shè)對時間序列樣本 {xt}, t = 1, 2, …, T，所擬合的模型是 xt = xt1 + + εt1 則 理論上 T + 1期 xt的值應(yīng)按下式計算 xT+1 = xT + + εT …… 以此類推 ARMA模型的理論介紹 一： ARMA模型的概述 ARMA模型流程圖 時 間 序 列平 穩(wěn) 性 檢 驗差 分模 型 識 別 與 參 數(shù) 估計 建 立 合 適 A R M A模 型 檢 驗預(yù) 測是否是否 ARMA模型的理論介紹 內(nèi)容結(jié)構(gòu) ARMA模型的理論介紹 ARMA模型的實證分析 問題與小結(jié) 1 2 3 二： ARMA模型實證分析 建立工作文件并導(dǎo)入數(shù)據(jù) ARMA模型的實證分析 二： ARMA模型實證分析 模型識別與參數(shù)估計 ARMA模型的實證分析 二： ARMA模型實證分析 模型建立 ARMA模型的實證分析 )3()2()1()1( ???? ????? ttttt pjPj ???二： ARMA模型實證分析 模型檢驗與預(yù)測 殘差序列相關(guān)圖 ARMA模型的實證分析 二： ARMA模型實證分析 模型檢驗與預(yù)測 ARMA模型的實證分析 內(nèi)容結(jié)構(gòu) ARMA模型的理論介紹 ARMA模型的實證分析 問題與小結(jié) 1 2 3 三：問題與小結(jié) 對于上述實證，如果運用 matlab實現(xiàn)，該怎么實現(xiàn)？ 感興趣的可以嘗試著實現(xiàn) 問題與小結(jié) Thank you 金融時間序列分析 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 , February 8, 2023 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 08:18:1708:18:1708:182/8/2023 8:18:17
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1