两者的分析原理是不同的,时间序列分解是力求将时间序列分解成不同的变动成分,分析每种变动成分的规律,然后在综合各种成分的规律用于预测;AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系是从时间序列数值本身的相关关系出发,将移动平均技术、相关分析技术和平稳技术(差分)等纳入模型,力求建立时间序列数值之间的回归方程,从而达到预测的目的。
(一)、自回归模型AR(p) (二)、移动平均模型MA(q) (三)、自回归移动平均模型ARMA(p,q) 三、非平稳时间序列模型 在实际环境中大多数序列都是非平稳的,这里主要学习ARIMA模型 从它的名字我们就可以看到在使用它时需要首先对数据进行差分运算将非平稳时间序列变为平稳时间序列,然后再运用ARIMA模型。 四、确定参数...
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。 ...
对于时间序列分析中的平稳时间序列，MA（移动平均）和AR（自回归）模型可以通过数学公式进行互相转化，而ARMA（自回归移动平均）模型则可以由AR和MA模型组合得到。具体来说，如果一个时间序列是MA(q)模型，则它可以表示为一个白噪声序列与滞后误差项的线性组合；如果这个时间序列是AR(p)模型，则它可以表...
蔡的金融时间序列分析这本书真心是够难的 | 第二章打卡完毕,主要是一些ar(n),ma(n),arma(n),arima(n)模型,都是线性的,收益率本身的自相关性和偏自相关来定阶,用自身解释自身。总体来说这类模型比较孱弱,但是回过头复习一下,让自己对于高级模型的理解能够更上一层楼。Garch族模型主要基于均值模型的基础上,...
某平稳序列的自相关图和偏自相关图都呈拖尾,则可用以下哪种模型进行分析( )。A.AR 模型B.MA 模型C.ARMA 模型D.ARIMA 模型