线性平稳时间序列分析(ppt 77页)
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自回归过程 AR(p)
移动平均过程 MA(q)
自回归移动平均过程 ARMA(p,q)
自相关系数和偏自相关系数
本章结构
线性平稳时间序列分析
线性过程
延迟算子
线性差分方程
齐次线性差分方程的解
非齐次线性差分方程的解
一阶差分方程
线性过程的因果性
线性过程的逆转形式
ARMA模型
AR(p)模型:p 阶自回归模型
AR(1)模型的背景
AR(1)模型:一阶自回归模型
AR(1)的中心化变换
AR模型平稳性的判别
AR(1)模型的平稳性条件
考察下列模型的平稳性:
AR(2)模型:二阶自回归模型
AR(2)模型的平稳性条件
AR(p) 模型:一般自回归模型
AR(p) 的自回归系数多项式
AR模型平稳性判别方法
MA(q)模型:q阶移动平均模型
MA模型:Moving Average Model
MA(1)模型:一阶移动平均模型
MA(q)模型的统计性质
MA(q)模型的可逆性
ARMA模型的背景
ARMA(p,q)模型
ARMA(p,q)模型的系数多项式
AR、MA和ARMA之间的关系
ARMA平稳域与可逆域的定义
平稳与可逆性的说明
举例
Green函数
ARMA(p,q)模型的统计性质
三种模型之间的转换
ARMA模型的相关性
AR(p)模型的自相关系数ACF
例:考察如下AR模型的自相关图
MA(q)模型的自协方差系数
MA(q)模型的自相关系数ACF
MA模型的自相关系数截尾
偏自相关系数(PACF)
偏自相关系数的定义
偏自相关系数的计算
AR(p)模型的PACF
例:考察如下AR模型的偏自相关图
MA(q)和ARMA(p,q)模型的PACF
ARMA的ACF和PACF的拖尾性
ARMA模型相关性特征
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