1.ARIMA(0,1,0) = random walk: 当d=1,p和q为0时,叫做random walk,每一个时刻的位置,只与上一时刻的位置有关。预测公式:Yt=μ+Yt−1 2.1 主要应用场合 平稳非白噪声的序列 2.2白噪声检查 lb=acorr_ljungbox(data.diff1.dropna(), lags = [i for i in range(1,12)],boxpierce=True) LB检验...
ARIMA模型(自回归滑动平均模型)适用于时间序列数据,并且有以下条件: 1.线性性:ARIMA模型假设时间序列数据是线性的,即每个数据点是由过去的数据点线性组合而成。 2.平稳性:ARIMA模型要求时间序列数据是平稳的,即数据的均值和方差在时间上是恒定的。 3.自相关性:ARIMA模型假设时间序列数据具有自相关性,即过去的观测值...
Xt=c+α1Xt−1+α2Xt−2+...+αpXt−p+εt+β1εt−1+...+βqεt−q 1.1 适用条件 数据序列是平稳的,这意味着均值和方差不应随时间而变化。通过对数变换或差分可以使序列平稳。 输入的数据必须是单变量序列,因为ARIMA利用过去的数值来预测未来的数值。 1.2 分量解释 AR(自回归项)、I(差分...
在这种情况下，建议优先考虑ARIMA（0，1，0）模型。即一阶差分，不加其他参数。在EViews 中，您可以...
具有ARIMA(0,1,0)对称误差的非线性模型的统计诊断 本文讨论具有ARIMA(0,1,0)对称误差的非线性模型的异方差检验和局部影响分析.对称误差分布族包括正态,t,power exponential,logistics Ⅰ,Ⅱ,污染正态等所有对称连续分布.文章首先导出了关于白噪声异方差检验的score统计量及其调整形式,然后对模型进行了局部影响分析,...
arima(0，0，1)没有意义。ARIMA模型没有arima(0，0，1)。ARIMA模型是差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。
仇1.1Fo(A一)rM一A一0O(5)从而得检验原假设H.的score统计量为:SC一{()Jn()).,(6)其中,az(~)/az为检验假设H.的score 函数,且由一lI1/n 可得: 一 号]l.一去,(7) 由Cox&Hinkley(1974)知,当o=B 时,az(~)/aa 的方差为 P 一[去仇一1lrrh]一2(而)～, 其中,一(J--1l~/n)m.将z(...
在ARIMA模型的建立和应用过程中,差分操作是为了使数据满足平稳性的要求,得到适用于建模的时间序列数据。拟合后的残差序列方差是对模型拟合效果的一个重要评估指标,通过对残差序列方差的分析评估,可以更全面地了解模型的效果,为模型的优化和改进提供依据。在实际的时间序列分析中,我们应该重视对残差序列方差的分析,以提高...
本文讨论具有ARIMA(0,1,O)误差(或随机游动误差)的非线性回归模型的异方差性的检验问题.该非线性回归模型的表达形式是:fY一f(x,)+￡,1∑,其中,一1,2,…,,是已知的协变量,是P维回归系数;f为关于的两阶可微函数;÷收稿日期:2002-09-25接收日期:2003—04—18基金项目:国家社会科学基金资助项目(02BTJ001...