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时间序列季节模型
金融
时间序列
入门【三】---
季节模型
答:
在金融
时间序列
分析中,
季节
性是一个常见的现象,如月度经济数据的波动往往与季节变化紧密相关。然而,我们首先需要识别并理解季节性特征,以便更精确地进行预测和分析。1. 季节性时间序列与季节指数</季节性时间序列,如旅游人数,可能看似有规律的季节性,但有时季节指数接近1,表明季节性相对较弱。季节...
2020-03-28 线性
时间序列模型
答:
实际应用中如果样本自相关函数近似为零 (ACF图中都位于控制线之内或基本不超出控制线), 则可认为该序列是白噪声的样本。 如:IBM月度收益率可以认为是白噪声(见例 3.3 ); CRSP最低10分位投资组合月度收益率不是白噪声(见例 3.4 )。 不是所有的弱平稳
时间序列
都有这样的性质。 非平稳序列更是不需要满足这些性质。
怎样处理
时间序列
的
季节
成分?
答:
3,
季节
变动(S ).即
时间序列
在一年内某个时期重复出现的波动.4,不规则变动(I ).即时间序列由于突发或偶然事件引起的变动.以上四种成分对时间序列的影响通常有两种假定构成
模型
:一是假定四种因素相互独立,则有 Y=T+S+C+I.二是假定四种因素相互影响,则有Y=T×S×C×I.季节变动(seasonal variation)...
时间序列
构成要素组合
模型
的加法模型和乘法模型中,对
季节
因素的表述有什...
答:
1、
季节
变动或称季节波动,是指某些现象由于受自然条件和经济条件的变动影响,而形成在一年中随季节变动而发生的有规律的变动。2、乘法
模型
和加法模型都是将形成
时间序列
变动的四类构成因素,按照它们的影响方式不同,设定的组合模型。乘法模型: Y = T·S·C·I 加法模型: Y = T+S+C+I 式中:...
数据分析技术:
时间序列
分析的AR/MA/ARMA/ARIMA
模型
体系
答:
在spss软件中,有时输出的ARIMA
模型
包括6个参数:ARIMA(p,d,q)(P,D,Q),这是因为如果
时间序列
中包含
季节
变动成分的话,需要首先将季节变动分解出来,然后再分别分析移除季节变动后的时间序列和季节变动本身。这里小写的p,d,q描述的是移除季节变动成分后的时间序列;大写的P,D,Q描述的是季节变动成分...
.在
时间序列
构成因素的乘法
模型
中,
季节
变动成分是 ……求答案
答:
我认为答案应该是D。1、
季节
变动或称季节波动,是指某些现象由于受自然条件和经济条件的变动影响,而形成在一年中随季节变动而发生的有规律的变动。2、乘法
模型
和加法模型都是将形成
时间序列
变动的四类构成因素,按照它们的影响方式不同,设定的组合模型。乘法模型: Y = T·S·C·I 加法模型: Y =...
中国进出口农产品的
季节
性分析用什么数学
模型
答:
可以使用
时间序列
分析中的
季节
性分解
模型
进行。时间序列分析是一种统计学方法,用于分析时间序列数据(按时间顺序排列的数据)。时间序列数据具有趋势、季节性和随机性等多个成分,季节性分解模型可以将时序数据分解为趋势、季节性和随机误差三个部分,以便更好地理解和分析季节性变化规律。具体来说,季节性...
时间序列
分解较常用的
模型
有
答:
时间序列
分解较常用的
模型
有:加法模型、乘法模型。一个时间通常由长期趋势,
季节
变动,循环波动,不规则波动几部分组成,长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。季节波动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动,循环波动指在某段时间内,不具严格规则的周期性连续变动。不规则波动...
ARIMA
模型
做
时间序列
分析怎么判断序列图是否具有
季节
性?
答:
输入代码自动判断:View\Residual Test\Correlogram-Q-statistics 输出et与et-1,et-2…et-p(p是事先指定的滞后期长度)的相关系数和偏相关系数。异方差的检验:最简单的检验方法是White检验。
16种常用的数据分析方法-
时间序列
分析
答:
根据序列图的分析知道,序列的波动随着
季节
的波动越来越大,所以我们选择乘法
模型
;第三步:分析 单击“分析”,选择
时间序列
预测,然后选择“季节性分解”,弹出“季节性分解”对话框,确认无误之后点击确定,如图:多了四个变量:lERR表示误差分析;lSAS表示季节因素校正后序列;lSAF表示季节因子;lSTC表示...
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