1、运用对象不同 AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。2、时间序列不同 AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型。ARIMA(差分自回归移动平均模型)。3、平稳性差别 ARMA模型的平稳性要...
亲，您好，AR(1),MA(2)模型的表达式如图 MA(q)模型的自相关系数q阶截尾。所谓q阶截尾意思是在q阶以后MA(q)模型的自相关系数立马截止，q十1阶起就为0。当把AR(1)模型和MA(2)模型相结合时，我们得到ARMA(1,2)模型如下:xt = φo + φ1xt- 1 + ... + φ1xt- 1 + εt + θ1Et...
结果1 题目ﻩ一般采用(___)和(___)这两个统计量对AR/MA/ARMA三种模型进行识别:如果(___)是截尾的,则说明该时间序列适于用AR模型建模。相关知识点: 试题来源: 解析 协方差函数 或者 自相关函数 偏相关函数 偏相关函数 反馈 收藏