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文档简介

间段时间序列分析b3一时间序列分析1.1定义按照时间顺序，记录随机事件的变化和发展，构成时间序列。对时间序列进行观察和研究，发现其变化发展的规律，预测其未来趋势，就是时间序列分析1.2。AR(p)模型具有上述结构的模型称为p阶自回归模型，记为AR(p)1.3MA(q)模型具有上述结构的模型称为p阶自回归模型，记为MA(q)1.4ARMA(p,q)模型具有上述结构的模型称为p阶自回归模型，记为ARMA(p,q)1.5平稳序列建模1建模步骤：2计算样本相关系数：样本偏自相关系数：3模型识别：4样本相关系数的近似分布:Barlett:Quenouille:5参数估计:待估参数:个未知参数常用估计方法矩估计极大似然估计最小二乘估计6模型的显著性检验:目的检验模型的有效性（对信息的提取是否充分）检验对象残差序列判定原则一个好的拟合模型应该能够提取观察值序列中几乎所有的样本相关信息，即残差序列应该为白噪声序列反之，如果残差序列为非白噪声序列，那就意味着残差序列中还残留着相关信息未被提取，这就说明拟合模型不够有效假设条件:原假设：残差序列为白噪声序列备择假设：残差序列为非白噪声序列???kkkDDφ=∞→nnNk,)1,0(~?ρ∞→nnNkk,)1,0(~?φ2pq++0120,1mHmρρρ====?≥：10,1kHmkmρ≠?≥≤：至少存在某个，样本自相关系数：121()?(nkttktknttxxxxxxρ-+==--=-∑∑011222()0(),()0,0,tttptptptttsstxxxxEVarEstExstεφφφφεφεεσεεε---=+++++??≠??===≠??=?0()0(),()0,ttttqtqqtttsxEVarEstεμεθεθεθεθεεσεε---?=+----?≠??===≠?，01111200()0(),()0,0,ttptpttqtqpqtttsstxxxEVarEstE

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