时间序列分析——高阶统计量方法-张贤达.pdf收藏(0) 大小: 6.32MB 文件类型: .pdf 金币: 1 下载: 0 次 发布日期: 2023-09-22 语言: 其他 标签: 高速下载 资源简介 时间序列分析——高阶统计量方法-张贤达.pdf,用到高阶统计量的人可以查看下 上一篇:计算机网络课设-RIP协议的实现 下一篇:集成声卡搭载机架专用
在这种情况下, 可以使用增广的 DF检验方法 (augmented Dickey-Fuller test )来检验含有高阶序列相关的序列的单位根。 检验步骤(一般进行 ADF检验要分 3 步): 1 对原始时间序列进行检验,此时第二项选 level ,第三项选 None. 如果没通过检验,说明原始时间序列不 平稳; 2 对原始时间序列进行一阶差分后再检验,...
高阶统计量分析是近几年国内外信号处理领域内的一个前沿课题。高阶 统计量广泛应用于所有需要考虑非高斯性、非最小相位性、有色噪声、非线性 或循环平稳性的各类问题中。本书是国内外第一本全面论述时间序列分析和 信号处理中的高阶统计量理论、方法及应用的专著。全书共分十三章,内容包 括高阶统计量、非参数化...
提出了一个改进的统计量: 原假设: Remark:实际上检验残差是否为白噪声,在Eviews中对应 Q检验 1 2 2 1 ˆ 2 p d p j LBP p T T T j j 1 2 0 p ARMA模型的建模步骤 平稳化,采用差分的方法得到平稳的序列 定阶,确定p,q的大小 估计,估计未知参数 检验,检验残差是否是白噪声过程 预测,最后利...
Decomposable Mixing：然后将每个尺度的序列都分解为趋势项（trend）和周期项（seasonal）（这里分解方法...
在分析中的第一步通常 是形成一个统计量,分析数据的统计特征,根据统计特征,利用数据构造 模型,这个模型与随机过程的生成机制有类似的性质。 因而,时间序列经济学家的主要任务是利用经济数据,建立相对简单 的模型,也可以建立一系列分析方法,将序列分解为趋势性部分、周期性 部分和不规则性部分,对经济现象进行解释、...
时间序列分析在经济预测中的应用.pdf,时间序列分析在经济预测中的应用 一、 案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学,提高学生运用统计方法分 析解决实际问题的能力,我们组织了一次案例教学,其内容是:对烟台市的未来经济发 展状况作一预测分析,数据
Box-Pierce检验Box-Pierce检验是评估时间序列是否为白噪声的一种方法。检验统计量Q=n∑ρk2,其中n是样本大小,ρk是k阶样本自相关系数。在原假设(序列是白噪声)下,Q统计量近似服从自由度为m的卡方分布,其中m是考虑的滞后阶数。Ljung-Box检验Ljung-Box检验是Box-Pierce检验的改进版本,对小样本有更好的性能。检验...
一阶 64、 差分序列时序 图非平稳时间序列数据分析 一阶差分序列自相关 图非平稳时间序列数据分析 一阶差分后序列白噪声检 验延 迟阶数统计量 P值6 13.33 0.017812 18.33 0.106018 24.66 0.13442非平稳时间序列数据分析 拟合 ARMA模 型偏 自相关 图非平稳时间序列数据分析 建 模定 阶ARIMA(0,1,1)参数估 计模 ...
趋势性和季节性 应考虑作 阶差分和季节差分 如 { } k 趋势性和季节性,应考虑作一阶差分和季节差分。如 果差分后的序列其 有较好的截尾性或拖尾性, ˆ { } k 则表明差分阶数d和季节差分阶数D是适宜的。 季节性单位根检验有很多方法,我们只介绍 HEGY(H ll b E l G Y )季节单 HEGY(Hylleberg-Engle...