2、x(t)同时还会受到中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)……、x(t-k+1)的影响,而这k-1个随机变量又都和x(t-k)具有相关关系,所以自相关系数p(k)里实际掺杂了其他变量对x(t)与x(t-k)的影响 3、剔除了中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的干扰之后 x(t-k)对x(t)...
ARIMA模型是由三部分组成的,AR模型 I差分 MA模型。ARMA模型要求序列是平稳序列,因为可以对序列进行平稳性处理[1](最常见就是差分处理)。 1.1.1 AR模型 1 基本思想 AR模型的基本思想是:该模型认为通过时间序列过去时点的线性组合加上白噪声即可预测当前时点,它是随机游走的一个简单扩展。历史若若干期的数据(侧重)...
时间序列分析 5.2.2 ARIMA模型性质与建模, 视频播放量 1198、弹幕量 0、点赞数 20、投硬币枚数 12、收藏人数 11、转发人数 4, 视频作者 yifan_yixin, 作者简介 ,相关视频:时间序列分析 5.2.3 ARIMA模型预测(1)上,时间序列分析 5.2.1 ARIMA模型的结构,时间序列分析 5.2.3
在EViews中输入ARIMA模型，你需要按照以下步骤进行：打开EViews程序，并加载你的时间序列数据。在主工作区窗口中输入数据的描述性统计量。点击菜单栏上的“Quick -> Estimate Equation...”，或者直接按Ctrl+E快捷键，弹出“Estimate Equation”对话框。对于你的ARIMA((2,4),1,(2))模型，你应该输入“...
1、拟合ARIMA(0,1,4)模型 命令:LS D(X) C MA(1) MA(2) MA(3) MA(4) 表4 写出拟合的方程: s.e.=67.79307,AIC=11.33862,SC=11.49796 模型的显著性检验: (在Equation窗口,选择View/residual tests/ Correlogram-Q-Statictic: 图6 根据图6,残差序列的Q统计量的p值均大于 =0.05,因此不拒绝原假设(...
1、ARIMA模型的识别 (1)导入数据 打开Eviews软件,选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项,出现“Workfile Range”对话框,在“Workfile frequency”框中选择“Monthly”,在“Start date”和“End date”框中分别输入“1991:01”和“2005:01”,然后单击“OK”,选择“File”菜单中的“Import--Read Text-Lotus...
根据AIC准则和SIC选择
ARIMA(自回归移动平均模型)是一种常用的时序预测模型,它结合了自回归模型(AR)和移动平均模型(MA),能够很好地捕捉数据的趋势和季节性变化。而选择ARIMA模型的阶数对于预测的准确性至关重要。本文将分享一些常用的ARIMA模型阶数选择方法,希望能对时序预测的实践工作者有所帮助。 首先,我们需要了解ARIMA模型的阶数。ARIMA...
具体来说：1. 选择p（AR模型阶数）：观察PACF，如果在一阶差分后的PACF截尾到0，即在第p个滞后阶数后基本为0，则可以选择p的值。2. 选择d（差分阶数）：观察一阶差分后的自相关函数（ACF），如果在几个滞后阶数后趋于0，则可以选择d的值。如果经过一阶差分后仍然存在季节性，可以尝试进行季节性...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供关于模型ARIMA((1,5),1,(2))的说法,正确的有A.该模型为疏系数模型。B.该模型自回归部分的最高阶数为5。C.该模型移动平均部分的最高阶数为2。D.该模型差分阶数为2。的答案解析,刷刷题为用户提供专