常用数字信号的产生(C实现)-ARMA模型数据生成 ARMA模型属于信号现代谱估计的范畴,AR模型常用于信号的线性预测。AR模型最后归结为线性方程,MA最后为非线性方程,因此,AR模型使用较多。 AR模型最后归结为解Yule-Walker方程,对应矩阵为Toeplitz矩阵,存在Levinson快速算法,这将在后面介绍,这里介绍使用C编写的ARMA模型程序。 一...
试题来源: 解析 A、C、D 正确答案:A、C、D 本题解析: 自回归滑动平均模型(ARMA 模型),由因变量对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值回归得到。具体而言,模型可细分为移动平均(MA) 模型、自回归(AR) 模型以及自回归移动平均(ARMA) 。反馈 收藏 ...
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ARMA模型是一类常用的随机时间序列模型，是一种精度较高的时间序列短期预测方法，其基本 t思想是:某些时间序列是依赖于时间的一族随机 变量，构成该时间序列的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述.通过对该数学模型的分析研究，能够更本质地认 识时间序列的...
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ARMA(p,q)时间序列模型 1、 ARMA 模型的构建: ①AIC 定阶准则:选 p , q,使得 min( AIC ) n ln 2( p q 1) ^ 2 2 ^ ^ ^ 2 (1) 其中:n 是样本容量; 是 的估计,与 p , q 有关。若当 p p, q q 时, 式(1)达到最...
A. ARMA模型需要平稳性判别 B. ARMA模型需要可逆性判别 C. ARMA模型的自相关系数和偏自相关系数都具有截尾的特性 D. AR模型的平稳性、MA模型的可逆性、ARMA模型的平稳性和可逆性都可以利用单位根进行判断相关知识点: 试题来源: 解析 ARMA模型的自相关系数和偏自相关系数都具有截尾的特性 反馈...
ARMA模型 (Auto-Regressive and Moving Average Model) 是研究时间序列的重要方法, 对于很多经济时间序列都可建立与其吻合度很高的ARMA模型。同时由于ARMA模型建模思路并不复杂, 对于预测分析的初学者来说上手较快, 所以在经济量化分析中被广泛使用。 一、ARMA模型类型 ...
关于ARMA模型,错误的是( ) A. ARMA 模型的自相关系数偏相关系数都具有截尾性。 B. ARMA模型是一个可逆的模型 C. 一个自相关系数对应一个唯一可逆的 MA模型。 D. AR模型和MA模型都需要进行平稳性检验。 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...
一旦我们确定了AR和MA的阶数,我们可以使用参数估计方法估计ARMA模型的参数。一个常用的参数估计方法是最大似然估计法(MLE)。MLE的目标是选择一组参数值,使得观察到的样本数据在ARMA模型下的概率最大。 最后,通过训练集和测试集的划分,我们可以使用估计的ARMA模型进行预测和评估模型的预测能力。根据预测的准确性来选择...