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时间序列的模型
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}+.....
三种
时间序列模型
答:
这种
模型
称为q阶滑动平均模型或简称为MA(q)模型(Moving Average Model),其系统函数(传输函数)为 地球物理信息处理基础 模型输出功率谱为 地球物理信息处理基础 或 地球物理信息处理基础 这是一个全零点模型,因为它只有零点,没有极点(除了原点以外)。如果模型的全部零点都在单位圆内,则是一个...
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)
多维
时间序列
——ARMA
模型
简介、VAR模型
答:
多维白噪声的定义一个特殊的多维序列是白噪声,记作 {},它满足自协方差矩阵为零,即与时间无关。白噪声是理解多维
时间序列
中随机性的重要组成部分。二、ARMA
模型
的构造与特性在多维ARMA模型(VARMA(p,q))中,时间序列 {}的动态由p阶自回归(AR)和q阶移动平均(MA)部分共同决定。当q=0,我们...
自变量为
时间序列的
AR
模型
有哪些?
答:
一、自协方差和自相关系数 p阶自回归AR(p)自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5]二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为
时间序列的
延迟k自协方差函数:r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX(t...
下列模型是
时间序列模型
的有( )。
答:
【答案】:A、B、C、D 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
。
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...
时间序列模型
的基本形式是什么?
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...
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