平稳时间序列分析培训课程(PPT 82页)

方法性工具
ARMA模型
平稳序列建模
序列预测
第二章
本章结构
2.1 方法性工具
差分运算
延迟算子
延迟算子的性质
2.2  ARMA模型的性质
AR模型的定义
自回归系数多项式
平稳AR模型的统计性质
均值
AR模型自相关系数的性质
例2.1:考察如下AR模型的自相关图
例2.1—
例2.1:—
偏自相关系数
偏自相关系数的计算
偏自相关系数的截尾性
例2.5续:考察如下AR模型的偏自相关图
MA模型的定义
移动平均系数多项式
MA模型的统计性质
例2.2:考察如下MA模型的相关性质
MA模型的自相关系数截尾
MA模型的偏自相关系数拖尾
ARMA模型的定义
系数多项式
ARMA(p,q)模型的统计性质
ARMA模型的相关性
例2.3:考察ARMA模型的相关性
自相关系数和偏自相关系数拖尾性
ARMA模型相关性特征
2.3平稳序列建模
建模步骤
模型识别
模型定阶的困难
模型定阶经验方法
例2.4
序列自相关图
序列偏自相关图
拟合模型识别
例2.5
例2.6
例2.4续
例2.5续
例2.6续
模型检验
模型的显著性检验
假设条件
检验统计量
参数显著性检验
模型优化
例2.7:拟合某一化学序列
拟合模型一
拟合模型二
问题
AIC准则
SBC准则
例2.7续
序列预测
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