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时间序列的模型有哪些
下列模型是
时间序列模型的有
( )。
答:
自回归模型、移动平均模型
,自回归移动平均模型和单整自回归移动平均过程均属于时间序列模型。
写出平稳
时间序列的
三个基本
模型
的基本形式及算子表达式。如何求它们...
答:
平稳时间序列的三个基本模型分别是自回归过程(AR)、移动平均过程(MA)和自回归移动平均过程(ARMA)
。它们的基本形式及算子表达式如下:自回归过程(AR)的基本形式及算子表达式:AR模型是指当前观测值与其过去若干个观测值的线性组合的加权和,表示为:X_t=c+a_1*X_{t-1}+a_2*X_{t-2}+.....
时间序列模型
一般分为( )类型。
答:
【答案】:A,B,C,D 时间序列模型是根据时间序列自身发展变化的基本规律和特点来进行预测的,研究的是市场价格与时间的关系。时间序列模型一般分为四种类型。
即自回归过程
(CAR)、移动平均过程(MA)、自回归移动平均过程(ARMA)、单整自回归移动平均过程(ARIMA)。
时间序列
分解常用
的模型有哪些
?简述乘法模型分解的基本步骤。_百度知 ...
答:
【答案】:时间序列y可以表示为以上四个因素的函数,即:Yt=f(Tt,St,Ct,It)时间序列分解的方法有很多,
较常用的模型有加法模型和乘法模型
。加法模型为:yt=Tt+St+Ct+It;乘法模型为:yt=Tt×St×Ct×It。乘法模型分解的基本步骤如下:(1)运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化,得到序列TC。然...
时间序列
分析与综合有哪几种
模型
?
答:
时间序列分析与综合一般有三种模型,
分别为自回归AR模型,滑动平均模型MA和自回归滑动平均混合ARMA模型
。
什么是平稳
时间序列
建模,有何意义和步骤呢?
答:
在进行时间序列差分之后,需要选择合适
的模型
。常用的
时间序列模型包括
ARIMA模型、ARMA模型和季节性模型等。需要通过一些统计测试来确定最佳的模型参数。进行模型拟合和诊断 在选择合适的模型之后,需要进行模型拟合和诊断。模型拟合是指使用已知的时间序列数据来估计模型参数。模型诊断是指通过一些统计测试来确定...
时间序列的
分析
模型
答:
时间
数列的组合
模型
1 加法模型:Y=T+S+C+I (Y,T 计量单位相同的总量指标)(S,C,I 对长期趋势产生的或正或负的偏差)2 乘法模型:Y=T·S·C·I(常用模型) (Y,T 计量单位相同的总量指标)(S,C,I 对原数列指标增加或减少的百分比)
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...
时间序列
分析
模型
——ARIMA模型
答:
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。 2、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。 AR模型的形式如下: 其中:参数为常数,是阶自回归模型的系数;为自回归模型滞后阶数;是均值为0,方差为...
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