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不平稳时间序列建模
【
时间序列
分析】非
平稳序列
的随机分析---6.条件异方差模型②:GARCH模...
答:
GARCH模型,全称广义自回归条件异方差,是针对非
平稳序列
中异方差性长期存在的问题而设计的。相较于基础的ARCH模型,它在模型设计上增加了对自相关性的考虑,从而更好地拟合具有复杂波动性的序列。首先,GARCH模型的基本原理是通过p阶自相关项与q阶残差平方序列的结合,捕捉到序列中异方差函数的长期和短期...
时间序列
分析模型——ARIMA模型
答:
AR——表示auto regression,即自回归模型;I——表示integration,即单整阶数,
时间序列
模型必须是平稳性序列才能建立计量模型,ARIMA模型作为时间序列模型也不例外,因此首先要对时间序列进行单位根检验,如果是非
平稳序列
,就要通过差分来转化为平稳序列,经过几次差分转化为平稳序列,就称为几阶单整;MA——表示moving average,...
数据分析技术:
时间序列
分析的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系
答:
3、ARIMA模型是针对非
平稳时间序列建模
。换句话说,非平稳时间序列要建立ARMA模型,首先需要经过差分转化为平稳时间序列,然后建立ARMA模型。ARIMA模型的原理。正如前面介绍,ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。4、运用对象不同AR,MA,ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分...
如何对
时间序列
预测
建模
答:
(一)根据
时间序列
的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律,对序列的平稳性进行识别。一般来讲,经济运行的时间序列都不是
平稳序列
。(二)对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的,并存在一定的增长或下降趋势,则需要对数据进行差分处理,如果...
时间序列
模型
建模
步骤
答:
时间序列模型建模步骤如下:确定时间序列的性质 在进行
平稳时间序列建模
之前,需要确定时间序列的性质。时间序列可以是平稳的或非平稳的。平稳时间序列具有均值和方差不变的特征,而非平稳时间序列的均值和方差可能会随时间变化。需要通过一些统计测试来确定时间序列的平稳性。进行时间序列的差分 在确定时间序列...
...有多个变量有平稳的也有非平稳y平稳,X1X2X4
不平稳
,X3平稳该怎么做...
答:
具体
建模
步骤如下:对于非平稳变量(如X1、X2、X4),需要进行差分或对数变换等预处理,使其成为
平稳时间序列
。可以使用Eviews中的差分操作或对数转换操作来实现。对于存在长期均衡关系的变量(如y和X3),可以通过协整分析确定其协整关系,并构建误差修正模型。可以使用Eviews中的协整检验和误差修正模型构建...
抗差模型与
时间
模型预测的运用?
答:
1基于抗差估计的时序
建模
方法 实际问题中的
时间序列
往往不是
平稳序列
,而是非平稳序列。这些非平稳序列中可能含有某种变化趋势,或因季节变化而含有周期性变化等。若将非平稳序列的样本观测值记作Z1,Z2,…,ZN,对于相应的时间序列{Z}t有:Zt=f(t)+g(t)+xt(1)式(1)中f(t)为趋势项,g(t)...
非
平稳时间序列
预测方法有哪些
答:
1、 时间序列 取自某一个随机过程,如果此随机过程的随机特征不随时间变化,则我们称过程是平稳的;假如该随机过程的随机特征随时间变化,则称过程是非平稳的。2、 宽
平稳时间序列
的定义:设时间序列 ,对于任意的 , 和 ,满足:则称 宽平稳。3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。
时间序列建模
是什么?
答:
不规则波动:是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机波动。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中,致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只含有随机波动的序列也称为
平稳序列
。基本步骤
时间序列建模
基本步骤是:①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。②根据动态...
(三)
时间序列
分析的基本方法
答:
(1)
建模
基本步骤 1)用观测、调查、取样,取得
时间序列
动态数据。2)作相关图,研究变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点,如果存在拐点,则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列。3)辨识合适的随机模型,进行曲线拟合。(2)模型的选择...
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