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文档简介

1、第七章第七章 趋势性时间序列模型趋势性时间序列模型 第二节第二节 随机时间序列的趋势性检验随机时间序列的趋势性检验l 根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数附近随机波动，而且波动范围有界的特点。如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势性或周期性，那它通常不是平稳序列。 第二节 平稳化方法 图图 日温度及增量趋势日温度及增量趋势 时序图清晰地显示，时序图清晰地显示，1阶差分运算已经非常成功地从原序列阶差分运算已经非常成功地从原序列中提取了线性趋势，差分后序列呈现出非常平稳的随机波动。中提取了线性趋势，差分后序列呈现出非常平稳的随机波动。l 2.

2、 序列蕴含着曲线趋势，通常低阶序列蕴含着曲线趋势，通常低阶(2阶或阶或3阶阶)差分就可差分就可以提取出曲线趋势的影响以提取出曲线趋势的影响 尝试提取尝试提取1950年年1999年北京市民用车辆拥有量序列的确定性信年北京市民用车辆拥有量序列的确定性信息息 1阶差分阶差分 2阶差分阶差分 第三节 趋势模型l d=0 ARIMA(p,d,q)=ARMA(p,q)l p=0 ARIMA(p,d,q)=IMA(d,q)l q=0 ARIMA(p,d,q)=ARI(p,d)l d=1,p=q=0 ARIMA(p,d,q)=random walk modelARIMA 模型族ARIMA模型的性质l 平稳性 方差齐性随机游走模型结构tsExtsEVarExxtsstttttt, 0, 0)(,)(0)(21，常见的ARIMA模型ARIMA模型建模获获得得观观察察值值序序列列平稳性平稳性检验检验差分差分运算

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