对于ARMA模型的均值和方差的计算,有以下公式: 1. ARMA模型的均值计算: ARMA(p,q)模型的均值为0,其中p和q分别代表自回归部分和移动平均部分的阶数。 2. ARMA模型的方差计算: ARMA(p,q)模型的方差由自回归部分的系数、移动平均部分的系数和误差项的方差共同决定。假设ARMA(p,q)模型的自回归部分的系数为φ1,...
使用估计的ARMA(1,1)模型，计算预测序列值的均值和方差。假设要预测的值是y_{t+1}，则其均值为：E...
对XtX_tXt求方差:γ0=Var(Xt)=Var(εt+∑j=1∞ϕ1j−1(ϕ1−θ1)εt−j)=σε2+(ϕ1−θ1)2∑j=1∞ϕ12(j−1)Var(εt−j)⇒等比数列求和[1+(ϕ1−θ1)21−ϕ12]σε2\gamma_0=Var(X_t)=Var(\varepsilon_t+\displaystyle\sum_{j=1}^\infty\phi_1^{j...
1 arma模型方差公式：Rj=a1R(j-1)+a2R(j-2)。在用AR模型对数据进行建模时，首先需要确定阶数 。利用样本偏自相关系数(pacf); 另一种是利用信息注册函数方法。如果ARMA(p,q)模型的表达式的特征根至少有一个大于等于1，则{y(t)}为积分过程，此时该模型称为自回归秋季移动平均模型（ARIMA）。简介时间序列...
估计显示五个估计参数及其对应的标准误差(AR(1),条件均值模型具有两个参数,GARCH(1,1)条件方差模型具有三个参数。 推断条件方差和标准化残差 推断并绘制条件方差和标准化残差。 输出对数似然目标函数值。 [res,v,logL] = infer(EstMdl,r); figure
是均值为 0 方差为 1 的高斯过程,即 t 是服从标准正态分布 的随机变量,并且其与 } , { t s s 及} , { t s z s 独立。 1 基于观察值的似然函数的计算 应用模型(1)及其相应的性质有 0 , 1 t z z t t 服从均值为 0 方差为 ) 1 ( 2 的正态分布。在应 用已知观测值 n i i z z...
检验结果证明,ARMA(1,1)模型的残差存在自回归条件异方差,则应该在ARMA(1,1)均值方程基础上建立ARCH模型。为确定ARCH阶数需多次尝试,最终确定ARCH模型为2阶。因为滞后期很长,在此考虑加入GARCH模型,进一步采用GARCH(2,2)模型。 这些充分说明均值方程在配有G A R C H(1,1)模型后,已消除了A R M A(1,1)...
对于AR(1)和ARMA(p, q)模型，因果性等价于特征方程的根在|z|<1范围内不成立，这意味着特征根的模必须大于1。任何弱平稳的非因果ARMA过程，通过新的白噪声表示，可以转换为因果ARMA过程，这保证了两种过程在前两阶矩（均值和方差）上的等价性。AR模型的性质包括：公式表示的是几何速率衰减的自相关...
摘要 基于统计假设检验,财务分析以及 ARMA预测模型,并采用一个扩展均值-方差投资组合模型,研究了在我国 A股市场构建具有实践意义的投资组合的问题.结果表明,由本研究分析框架得到的投资组合是比较有效的,该组合的实际月收益率最小值为8.2%... 更多...
凌俊等:基于ARMA模型与均值一方差模型的我国股市投资组合选择 31 值和协方差矩阵,由于估计误差的存在,使用这些估计量构建的投资组合在样本期外是极不稳定的, 投资组合效果不佳[ 】.因而,目前投资者主要关注最小方差的投资组合,它仅依赖于协方差矩阵,