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arma模型是谁首先提出的
ARMA模型
与VAR模型在eviews中有什么区别?就是二者在建模过程中的使用范...
答:
VAR
模型是
用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。
ARMA 模型
(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成。VAR模型是AR模型的推广,而
ARMA模型
包含AR模型,如果扰动项没有滞后最好用VAR...
请教C
ARMA模型是
什么
答:
受控
自回归滑动平均模型
ARMA
和ARIMA的区别,请详细的说明一下啊。谢谢!!
答:
很简单,不管是
ARMA
还是ARIMA
模型
,都是对平稳数据建模。前者是直接针对平稳数据建模,无需进行差分变换;后者则需要先对数据进行差分,差分平稳后再建模。
时间序列
模型
答:
时间序列
模型的
建立过程:
首先
,画出散点图观察并进行检验,检验序列是否是平稳序列,不平稳进行差分或者log变换,平稳则进行白噪声检验,没有通过白噪声的情况下就要进行模型识别,AR、MA和
ARMA
,确定后对模型的随机扰动项u进行检验,是否为白噪声序列,如果不是,则返回到前面,对模型重新识别。
ARIMA参数
模型
表怎么写表达式?每个值的含义是什么?
答:
利用ARIMA模型进行卷烟销售预测时值年末,各卷烟企业在布置来年卷烟销售任务时,对卷烟销售进行预测是十分有必要的。利用ARIMA模型进行卷烟销售预测是一个十分有用的方法。ARIMA方法是时间序列预测中的一种有效的方法。平稳性差别:
ARMA模型的
平稳性要求y的均值、方差和自协方差都是与时间无关的、有限的常数。
急切需求---想知道时间序列AR/MA/
ARMA的
使用条件、范围。万谢!_百度...
答:
AR模型适用于数据趋向于平稳的预测,即数据的变化为始终围绕一个值进行变化,并且不具有随机性。
ARMA模型
又称为平稳的自回归移动平均模型,适用于那种数据整体呈平稳上升趋势的,非平稳的但是一次差分或者两次差分后可以变为第一种AR模型的
ARIMA(p, d, q)的p, d, q分别是什么意思?
答:
ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数;MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA
模型
(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称...
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...
r语言
arma
-garch怎样预测
答:
请注意,ARIMA(p,d,q)
模型是
时间差分为d阶的
ARMA
(p,q)模型。因此,如果我们用xt代替对数价格,那么先前的对数收益模型实际上就是ARIMA(p,1,q)模型,因为一旦对数价格差分,我们就获得对数收益。 rugarch生成数据 我们将使用rugarch包 生成单变量ARMA数据,估计参数并进行预测。
首先
,我们需要定义模型: # 指定具有...
边坡监测中,位移变形速率怎么计算?
答:
本文从预测与预警两个角度着手,结合数学理论与数值模拟手段,进行边坡的变形预测模型和分级预警阈值的确定的研究工作,主要研究内容与成果如下:1.基于时序分析法,以边坡变形监测数据为位移时间序列,分解趋势项位移与季节项位移,引入GM灰色模型与
ARMA模型
,
提出
并建立了边坡预测的位移分离模型。利用所建模型对大...
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