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时间序列模型一般分为( )类型。
A.自回归过程
B.移动平均过程
C.自回归移动平均过程
D.单整自回归移动平均过程
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推荐答案 2023-04-06
【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)。
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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 ...
如何进行平稳
时间序列
建模?
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...
时间序列模型时间序列模型
答:
首先,ARMA模型是常用的一种,全称自回归移动平均模型。
它分为AR(自回归)、MA(移动平均)和ARMA三个子类
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时间序列模型
有哪几种
类型
?
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...
MATLAB在
时间序列
建模预测及程序代码
答:
它是指
时间序列
朝着一定的方向持续上升或下降,或停留在某一水平上的倾向,它反映了客观事物的
主要
变化趋势。(2)季节变动。(3)循环变动。
通常
是指周期为一年以上,由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动。(4)不规则变动。通常它
分为
突然变动和随机变动。通常用Tt表示长期趋势项,St表示季节变动...
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:
1.基本形式及算子表达式: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...
时间序列
分析方法
答:
使用statsmodels 对该时间序列进行分解,以了解该时间序列数据的各个部分,每个部分都代表着一种模式类别。借用 statsmodels 序列分解我们可以看到数据的
主要
趋势成分、季节成分和残差成分,这与我们上面的推测相符合。如果一个时间序列的均值和方差随着时间变化保持稳定,则可以说这个时间序列是稳定的。 大多数
时间序列模型
都是...
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