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第 30 卷
1967-1998年天津市保费收入(y万元)和人口(x万人)数据1.画图X log(y)Ls log(y) c x 其残差的acf和pacf如下残差序列是个明显的ar(2)模型估计如下Log(y) c x ar(1) ar(2)表达式是 : : :
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时间序列分析模型1 时间序列分析模型简介 2 长江水质污染的发展趋势预测 【CUMCM 2005A】一问题分析二模型假设三模型建立四模型预测五结果分析六模型评价与改进一时间序列分析模型概述1自回归模型2移动平均模型3自回归移动平均模型二随机时间序列的特性分析三模型的识别与建立四模型的预测时间序列的分类平稳序列有趋势序列复
回归模型下面表达式哪些正确基本概念基本概念增加关于数据生成过程的假设(data generating process)分布滞后模型系数的解释自回归分布滞后模型的长期解CAPM例3:截距项t统计量值的分布经济增长数据:全国数据可以用GDP来代替但是地区数据不存在季度数据因此用实际收入作为替代变量利率数据:用federal fund norminal rate-inflation rate代替所有州第
回归分析模型回归的概念随机变量与变量 (它可能是多维向量)之间的关系当自变量确定之后因变量的值并不随着确定而是按一定的统计规律(即随机变量的分布)取值这时我们将他们之间的关系表示为 其中 是一个确定的函数称之为回归函数为随机项且 服从2回归分析的主要任务之一是确定回归函数当是一元线性函数时称之为一元线性回归当是多元线性函数时称之为多元线性回归当是非线性函数时称之为非线性回归3一元线性
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时间序列分析与预测第二讲:时间序列模型大连理工大学经济系原毅军教学大纲上节课知识要点复习时间序列的基本特征时间序列建摸的两种基本假设确定性时间序列模型随机性时间序列模型上节课知识要点复习时间序列同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列形式上由现象所属的时间和现象在不同时间上的观察值两部分组成排列的时间可以是年份季度月份或
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年第 期
金融计算与编程
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