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arma模型
如何分析
ARMA模型
的自相关系数和偏相关系数
答:
查看自相关、偏相关系数图,获取其截尾特点,从而确定p和q另外根据Box-Jenkins建模方法,可以初步设定
模型
为
ARMA
(n,n-1),即自回归部分的阶数比滑动平均部分阶数高一阶,
arma模型
适用于非线性时间序列吗
答:
时间序列
模型
是指采用某种算法(可以是神经网络、
ARMA
等)模拟历史数据,找出其中的变化规律,神经网络模型是一种算法,可以用于分类、聚类、预测等等不用领域;两者一个是问题模型,一个是算法模型
arima
模型
的优缺点
答:
2、时间序列是指一组在连续时间上测得的数据,其在数学上的定义是一组向量x(t), t=0,1,2,3,...,其中t表示数据所在的时间点,x(t)是一组按时间顺序(测得)排列的随机变量。3、ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模。换句话说,非平稳时间序列要建立
ARMA模型
,首先需要经过差分转化为平稳时间...
ARMA模型
如何定阶
答:
观察自相关系数:拖尾数即为AR阶数,截尾数即为MA阶数 观察偏相关系数:截尾数即为AR阶数,拖尾数即为MA阶数
如何在eviews进行
arma模型
答:
http://jingyan.baidu.com/article/a3761b2ba3aa571576f9aa86.html 数据的录入与保存:创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期。建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据。将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object。
模型
定阶:点击Quick/...
如何利用matlab确定时间序列
ARMA模型
的阶数
视频时间 1:12
时间序列分析及其应用目录
答:
第一章,绪论,介绍了时间序列的概念与分析方法。时间序列是指数据按时间顺序排列的数据集合,如股票价格、气温记录等。时间序列分析则旨在发现其中的模式、趋势与周期性,以及预测未来值。第二章,
ARMA模型
的时域特征,详细探讨了自回归移动平均模型(ARMA)的基本理论。该模型通过自回归与移动平均两个部分...
计量
模型
有哪些
答:
2. 时间序列
模型
时间序列模型是一种用于分析时间序列数据的计量模型。它假设时间序列数据具有一定的规律性,可以通过对历史数据的分析来预测未来趋势。时间序列模型包括AR、MA、
ARMA
、ARIMA等多种模型,每种模型都有其适用的场景和特点。3. 面板数据模型 面板数据模型是一种用于分析面板数据的计量模型。
时间序列分析运用
ARMA
(q,p)
模型
,如何确定q、p的取值
答:
查看自相关、偏相关系数图,获取其截尾特点,从而确定p和q 另外根据Box-Jenkins建模方法,可以初步设定
模型
为
ARMA
(n,n-1),即自回归部分的阶数比滑动平均部分阶数高一阶,
如何在eviews进行
arma模型
视频时间 1990:20
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