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不平稳时间序列建模
什么是协整检验?
答:
非
平稳时间序列
的线性组合如果平稳,则这种组合反映了变量之间长期稳定的比例关系,称为协整关系。协整关系表达的是两个线性增长量的稳定的动态均衡关系,更是多个线性增长的经济量相互影响及自身演化的动态均衡关系。协整分析是在时间序列的向量自回归分析的基础上发展起来的空间结构与时间动态相结合的
建模
方法...
什么是
时间序列
数据?
答:
每月的销售额、每季度的进口额、每年末的存款余额等都是时间序列数据。与此不同,若某个指标在不同的个体上进行观测,则得到该指标的一组横截面数据。问题六:什么样的数据适合做
时间序列建模
你可以到统计年鉴或者stats.gov(中华人民共和国国家统计局网站)里去查找你需要的数据。气象方面,金融方面...
平稳时间序列
模型的识别方法及思路
答:
平稳时间序列
是时间序列中一类重要的时间序列,对于该时间序列,有一套非常成熟的平稳
序列建模
方法。对于非
平稳序列
,可以通过差分、提取确定性成分等方法,将其转化成平稳序列,再运用平稳序列建模方法进行建模。在实际操作中,由于样本数据的匮乏,要根据样本数据要找到生成样本的真实随机过程基本是不太可能的...
时间序列
是研究什么的?
答:
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,例如采用门限回归模型。③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于
平稳时间序列
,可用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其...
平稳序列建模
过程中识别模型和定价的依据是什么
答:
3. 根据时间序列模型的识别规则,建立相应的模型计算序列的样本自相关系数(SACF)和样本偏自相关系数 (SPACF)2. 识别模型:根据SACF和SPACF的性质,提出一个适当 类型的ARMA(p,q)模型进行拟合。 识别出的模型可以不唯一 3. 估计识别出的模型的参数 3.3.1
平稳时间序列建模
步骤 百度文库 ...
"由一个具有常数有限无条件均值和方差的
平稳
随机过程产生的"
答:
由于哈飞股份收益率序列为
平稳序列
,且不存在自相关,根据以上结论,建立如下日收益率方程:(3)(4)第五步:对收益率残差进行ARCH检验 平稳序列的条件方差可能是常数值,此时就不必建立GARCH模型。故在
建模
前应对收益率的残差序列εt进行ARCH检验,考察其是否存在条件异方差,收益序列残差ARCH检验结果如表3...
如何进行AR-MR
时间序列建模
答:
如何进行AR-MR
时间序列建模
5 我来答 分享 微信扫一扫 新浪微博 QQ空间 举报 可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。 时间序列 ar-mr 建模 搜索资料 本地图片 图片链接 提交回答 匿名 回答自动保存中...
掌握
时间序列
分析利器:Python库全解析!
答:
在数据科学和预测性
建模
的世界里,
时间序列
分析是一个至关重要的工具。Python 世界中,statsmodels、tslearn、tssearch 和 tsfresh 这四个库是其中的明星选手,它们分别在不同的领域展现出强大的能力。statsmodels,作为统计分析的重器,配备了诸如ARIMA模型、VAR模型和状态空间模型等经典工具,为时间序列预测和...
什么时候
一阶单整
序列
是协整序列?
答:
ECM)可能不合适。尝试使用其他方法来建立预测模型。例如,可以使用ARIMA、ARIMAX、SARIMA等
时间序列
模型。此外,机器学习方法,如神经网络和支持向量机(SVM),也可用于建立预测模型。请根据具体情况选择最合适的方法。在分析和
建模
过程中,始终要关注数据的质量和合理性,以确保得到可靠的结果。
SPSS的
时间序列
分析怎么做
答:
平稳时间序列
的偏相关系数φk和自相关系数rk均不截尾,但较快收敛到0,则该时间序列可能是ARMA(p,q)模型。实际问题中,多数要用此模型。因此
建模
解模的主要工作是求解p、q和φ、θ的值,检验εt和yt的值。(4) 模型阶数AIC准则:最小信息准则,同时给出ARMA模型阶数和参数的最佳估计,适用于样本数据较少的问题。
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