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: ()
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上海财经大学 统计学系非平稳和季节时间序列模型分析方法 在第四章中我们介绍了非平稳时间序列模型但是在前面的讨论中对于时间序列的特性分析以及模型的统计分析都集中于平稳时间序列问题上本章将介绍几个非平稳时间序列的建模方法并且分析不同的非平稳时间序列模型的动态性质1上海财经大学 统计学系§8.1 ARIMA模型的分析方法8.1
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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
第三章 平稳ARMA过程一元ARMA模型是描述时间序列动态性质的基本模型通过介绍ARMA模型可以了解一些重要的时间序列的基本概念并且为描述单变量时间序列的动态性质提供一类十分有用的模型§ 预期平稳性和遍历性.1 预期和随机过程假设可以观察到一个样本容量为的随机变量的样本:这意味着这些随机变量之间的是相互独立且同分布的例 假设个随机变量的集合为:且相互独立我们称其为高斯白噪声过程产生的样本对于
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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第12章 平稳时间序列模型 1前言在前面的章节中模型的被解释变量都假定只受各个解释变量当期值的影响但我们知道在现实中很多被解释变量除了受解释变量当期值的影响外还不可避免地受到解释变量滞后值的影响这就是所谓分布滞后模型或者前若干期的值决定了当期值即自回归模型这一类模型要求数据具有平稳性本章将讨论平稳时间序列模型 2§12.1
第七章季节性时间序列分析方法第一节简单随机时序模型第二节乘积季节模型第三节季节时序模型的建立 第一节简单随机时序模型一、季节时间序列在一个时间序列中,若经过s个时间间隔后呈现出相似性,我们就说该序列具有以s为周期的周期特性。具有周期特性的序列就称为季节时间序列。S为周期长度,一个周期内所包含的时间点成为周期点。对于月份来说,基本时间间隔为1个月,周期为 12(即S=12),同一个周期内有12个
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