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时间序列建模思路怎么写
时间序列
MA模型是
如何建模
的呢?
答:
时间序列
MA(Moving Average)模型的特征方程一般写成如下形式:Yt = μ + εt + θ1εt-1 + θ2εt-2 + ... + θqεt-q 其中:Yt 是时间序列在时间 t 的值μ 是常数项,表示时间序列的均值εt 是时间序列的随机误差项θ1, θ2, ..., θq 是模型的参数,表示前 q 个随机误差项...
平稳
时间序列
模型的识别方法及
思路
答:
模型识别、参数估计和诊断检验是不断循环和改进的过程,通过该过程来找到合适的模型表达式。3)预测:利用拟合好的
时间序列
模型来推断序列其他的统计性质或预测序列将来的发展通常要求,用来
建模
的观测值的个数至少有50个,最好是100个或更多。当无法获得50个或者更多的历史观测时,例如进行某种新产品的需求预...
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...
时间序列建模
分析
答:
1.时间序列数据依赖于时间,但不一定是时间的严格函数
。2.时间序列数据每时刻上的值具有一定的随机性,不可能完全准确地用历史值去预测。3.时间序列数据前后时刻(但不一定是相邻时刻)的数值往往具有相关性。4.从整体上看,时间序列往往会呈现出某种趋势性或出现周期性变化的现象。分类:按研究对象分类...
时间序列建模
是什么?
答:
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根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象,...
如何
对
时间序列
预测
建模
答:
(三)根据
时间序列
模型的识别规则,建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函数是截尾的,而自相关函数是拖尾的,可断定序列适合AR模型;若平稳序列的偏相关函数是拖尾的,而自相关函数是截尾的,则可断定序列适合MA模型;若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的,则序列适合ARMA模型。(四)进行参数...
10实现金融数据的
时间序列
分析及
建模
答:
霍尔特指数平滑法是估计当前时间的水平和斜率。其平滑水平是由两个参数控制,alpha:估计当前点水平,beta:估计当前点趋势部分斜率。两个参数都介于 0-1 之间,当参数越接近 0,大部分近期的观测值的权值将较小。 数据来源是 1866 年到 1911 年每年女士裙子直径,将数据通过 ts 函数转换为
时间序列
,...
时间序列
-
建模
步骤
答:
建立
时间序列
模型通常包括三个步骤:一、模型的识别 ARMA过程的自相关函数和偏自相关函数 二、模型参数的估计 三、模型的诊断与检验 四、案例 参考资料: 时间序列的平稳性及其检验
三种
时间序列
模型
答:
上式就是x(n)的AR信号模型,因此证明了一个
时间序列
可以用有限阶MA信号模型表示时,也可以用无限阶的AR模型表示,对于ARMA模型也同样可以证明。[例1-2]已知x(n)的功率谱为 地球物理信息处理基础 求出该模型的系统函数H(z)。解:利用欧拉公式可以将Pxx(ejω)变为 地球物理信息处理基础 ...
时间序列
分析的
建模
思想与计量经济分析的建模思想有何不同?
答:
时间序列
分析是一种通过对时间序列数据进行
建模
来预测未来的方法。它假定时间序列中的观测值是互相关联的,并且可能受到时间趋势、季节性、周期性和随机因素等多种因素的影响。在时间序列分析中,建立模型的目标是使用历史数据来预测未来的趋势、季节性和周期性等因素,以及随机误差的变化。 常用的时间序列...
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