ARMA 模型的数学表达式分为两个部分:自回归部分(AR)和滑动平均部分(MA)。 1.自回归部分(AR) 自回归模型主要描述时间序列数据中的长期依赖关系,其数学表达式为: X_t = c + Φ1X_{t-1} + Φ2X_{t-2} +...+ ΦpX_{t-p} + ε_t 其中,X_t 表示时间序列数据在 t 时刻的取值,c 为常数项,Φ...
它由自回归模型(AR)和滑动平均模型(MA)组合而成,能够同时考虑时间序列的自相关性和滑动平均性。ARMA模型广泛应用于经济学、金融学、气象学等领域,用于预测和分析具有线性趋势的时间序列数据。 二、ARMA模型的数学表达式 ARMA模型的数学定义如下: Y_t = c + Φ1Y_(t-1) + Φ2Y_(t-2) + ...+ Φpy_(...
百度试题 题目请写出ARMA(p,q)的数学模型表达式,并画出该模型的电路框图。 相关知识点: 试题来源: 解析 答:(1)ARMA的数学模型表达式: 式中,为常数, (2)该模型的电路框图如下所示:反馈 收藏
2. 模型识别（确定阶数 p和 q）ARMA模型有两个主要参数：自回归阶数p 和滑动平均阶数 q。你需要通过...
则称{yt}序列为一个积分过程(Integrated Process)，（2.5）被称为自回归积分移动平均（ARIMA）模型。
其中$\phi_1,\phi_2,\cdots,\phi_p$和$\theta_1,\theta_2,\cdots,\theta_q$是待估计的系数,$\epsilon_t$是噪声项。 三、特征方程 ARMA模型的特征方程是其重要的数学表达式之一,它可以用于求解ARMA模型中的参数和预测未来时间序列数据。具体地,假设ARMA(p,q)模型的特征方程为: $$ \Phi(z)y_t=\...
ARMA模型概述 ARMA模型由两部分组成: 自回归(AR)部分,表示当前值与其之前值之间的关系。 滑动平均(MA)部分,表示当前值与之前误差项之间的关系。 ARMA模型的数学表达式为: [ X_t = \phi_1 X_{t-1} + \phi_2 X_{t-2} + … + \phi_p X_{t-p} + \theta_1 \varepsilon_{t-1} + \theta_2...
移动平均模型(MA(q)),基本数学表达式为: 其中,q为模型的阶数,θi(i=1,2……,q)为模型的待定系数;et为误差;yt为一观测值 混合模型(ARMA(p,q)),基本数学表达式为: 三、数据处理 根据上海市统计局网站发布的2010统计年鉴第二篇(人口和劳动力)表2.4得到上海市常住人口与户籍人口,外来人口是上海市常住人口与...
2. ARMA模型简介 ARMA(AutoRegressive Moving Average)模型是一种常用的时间序列预测模型。它结合了自回归(AR)模型和移动平均(MA)模型的特点,能够较好地拟合和预测时间序列数据。 ARMA模型的数学表达式如下: ARMA(p,q):Xt=c+ϕ1⋅Xt−1+ϕ2⋅Xt−2+…+ϕp⋅Xt−p+εt+θ1⋅εt−1+θ...
PP 1P 2P 3 L123LP4.3可逆性我们可以考虑到一个时间序列Xt是否可以用它的现在值和过去值来表示现在时刻的随机干扰at呢?即这种表达式称为 逆转形式”如果一个时间序列具有逆转形式,也就是说逆转形式存在且平稳, 6、通常称该过程Xt具有可逆性。例设Xt是一阶滑动平均模型,即Xta id 1 或Xt(B)at,其中(B) 1 ...