计量学1-自回归移动平均模型分析(ppt 57页)
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资料简介：
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第一节 自回归移动平均模型
第二节 自回归移动平均模型的识别
第三节 自回归移动平均模型的估计
第四节 ARMA模型检验和预测
第一节 自回归移动平均模型
一、时间序列分析的BJ方法论
Box和Jenkins在《时间序列分析：预测和控制》中提出，时间序列的本质特征就是相邻观测值的依赖性，大部分平稳时间序列可以用一系列自回归移动平均随机过程加以模拟。
这引出了时间序列分析的一种重要思路——通过时间序列数据背后生成数据的自回归移动平均过程模型进行分析。
这种时间序列分析方法被称为“BJ方法论”，属于时域分析方法，是现代时间序列计量经济学最重要的方法论之一。
时间序列分析BJ方法论的理论基础
时间序列数据可以看作由一些离散型随机过程生成的，是特定离散型随机过程的一次实现，时间序列数据的性质由生成它们的随机过程决定，因此可以通过识别和分析时间序列背后的随机过程模型，进行时间序列数据的分析和预测。
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