差分运算ARIMA模型Auto-Regressive模型异方差的性质方差齐性变化条件异方差模型原序列时序图二阶差分比较使用场合差分平稳序列拟合模型结构ARIMA模型建模步骤拟合ARMA模型一阶差分序列自相关图12预测值一阶差分定阶ARIMA((14)10)参数估计模型检验模型显著参数显著延迟阶数模型拟合AR(112)P值12模型检验待估参数<自变量为时间t的幂函数自变量为历史观察值DW统计量的判定
差分运算的实质差分后序列时序图一阶差分平稳方差小ARIMA模型结构ARIMA(pdq)模型共有pd个特征根其中p个在单位圆内d个在单位圆上所以当 时ARIMA(pdq)模型非平稳Y一阶差分序列时序图12定阶ARIMA(011)参数估计模型检验模型显著参数显著计算置信区间例定阶ARIMA((14)10)参数估计模型检验模型显著参数显著拟合1962——1991年德国工人季度失业率序列 参数显
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章非平稳序列的确定性分析本章结构时间序列的分解确定性因素分解趋势分析季节效应分析综合分析X-11过程4.1 时间序列的分解Wold分解定理Cramer分解定理Wold分解定理(1938)对于任何一个离散平稳过程 它都可以分解为两个不相关的平稳序列之和其中一个为确定性的另一个为随机性的不妨记作 其中: 为确定性序列
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级page 安徽财经大学统计与应用数学学院单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四
第十三章非平稳时间序列模型131 认识非平稳的数据特征 132 非平稳时间序列与单位根过程133 趋势平稳和差分平稳过程134 单位根检验135ARIMA模型 136 谬误回归137 协整与误差校正模型138我国商业银行利率的协整分析1《计量经济学》,高教出版社,2011年6月,王少平、杨继生、欧阳志刚等编著前言在前面的章节中,所阐述的有关时间序列数据模型的内容都假定数据是平稳的,那么,实际经济中
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第 2章平稳随机过程的谱分析 20224182本章要解决的问题 随机信号是否也可以应用频域分析方法 傅里叶变换能否应用于随机信号 相关函数与功率谱的关系 功率谱的应用 采样定理 白噪声的定义 202241832.1 随机过程的谱分析 一 预备知识1 付氏变
有关单位过程的极限分布对单位根过程这种非平稳序列的分析传统分析方法失效需寻找新的处理方法这些新的分析方法都是建立在维纳过程(布朗运动)和泛函中心极限定理之上的维纳过程维纳过程(Wiener Process)也称为布朗运动过程(Brownian Motion Process)是现代时间序列经济计量分析中的基本概念之一设是定义在闭区间[01]上一连续变化的随机过程若该过程满足:W(0)=0对闭区间[0
ARIMA模型的结构具有如下结构的模型称为求和自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average)简记为ARIMA(pdq)模型: ()
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