标准的GPC算法(CLARKE1987)以CARIMA为预测模型: (1)A(q−1)y(t)=B(q−1)u(t−1)+C(q−1)Δe(t) 并且进一步取 C(q−1)=1。 另一类通用的box-jenkins模型,具有如下形式: (2)y(t)=B(q−1)A(q−1)u(t−1)+C(q−1)D(q−1)e(t) BJ模型可以来源于模型辨识。 两者之...
box-jenkins方法 Box-Jenkins方法是时间序列分析中的一种重要方法,它是由美国统计学家George E. P. Box和Gwilym M. Jenkins于1970年提出的。该方法是一种自回归移动平均(ARIMA)模型的建模和预测方法,可以用于建立不同种类的时间序列模型,包括季节性、趋势性和周期性等。 Box-Jenkins方法的本质是对时间序列数据进行...
简述时序建模的Box—Jenkins方法论的步骤?相关知识点: 试题来源: 解析 第一,平稳化。这可利用差分变换、对数变换或者两者同时使用,以使其自相关函数呈现出指数衰减的特征。 第二,识别并估计模型。如前述,识别是在ACF和PACF的形状的指导下,确定ARMA的p,q值。模型估计,一般会用到非线性最小二乘法。 第三,诊断。
2.8 BOX–JENKINS MODEL SELECTION 2.8.1 Parsimony Common factor problem: 2.8.2 Stationarity and Invertibility 2.8.3 Goodness of Fit 2.8.4 Postestimation Evaluation Box和Jenkins推广了一个三步骤的方法,为估计和预测单变量时间序列的目的选择一个合适的模型。 识别:研究者直观地检查序列的时间图、自相关函数和...
答:Box—Jenkins方法论中的诊断检验通常分为两步。首先,将模拟序列(估计模型生成的序列)的自相关函数与原序列的样本自相关函数进行比较,如果两个函数看上去非常不一样,就应怀疑模型的有效性,因而必须对模型重新确认;如果两个自相关函数看不出有什么显著的差异,就应该分析模型的残差,所以,第二步是对残差的白噪声检...
1. 伯克斯和詹金斯 [摘 要] 时间序列分析方法是伯克斯和詹金斯(BOX-Jenkins)于1976年提出的。这种建模方法的特点是不考虑其他解释变量的作用… qkzz.net|基于20个网页 2. 博克斯一詹金斯 它讨论了基于博克斯一詹金斯(Box-Jenkins)(ARIMA)和向量自回归(vectol autoregression,VAR) 方法论而进行的经济预测专题… ...
1 很多人已经了解到AR(1)这种最简单的时间序列模型,ARMA模型包括AR模型和MA模型两个部分,这里要详细介绍Box-Jenkins模型的观念(有些资料中把ARMA模型叫做Box-Jenkins模型,都是一会儿事,这里说明一下),并说明模型。 2 首先现将重点放在介绍“单变数时间序列模型”(univariate time series model),也就是从模型中只有...
首先,Box Jenkins建模策略包括三个主要步骤,模型识别、参数估计和模型检验。在模型识别阶段,我们需要确定时间序列数据的平稳性,并通过自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)来识别合适的自回归(AR)和移动平均(MA)阶数。接下来是参数估计,通过最大似然估计或其他方法来估计模型的参数。最后是模型检验,使用残差分析来验证...
【答案】:Box-Jenkins方法是一种精度较高的短期预测方法,它是以时间序列的自相关分析为基础的,利用相应的数学模型对所研究的时间序列进行近似描述,所解决的第一个问题就是对时间序列进行模式识别、建模。Box-Jenkins方法所要解决的第二个问题是在此基础上,可以利用所得到的数学模型对序列进行预测。 收起 为...
【答案】：Box-Jenkins方法的前提条件是需要测定时间序列是否具有随机性、平稳性和季节性。