線性平穩時間序列分析(ppt 77頁)

線性過程
自回歸過程 AR(p)
移動平均過程 MA(q)
自回歸移動平均過程 ARMA(p，q)
自相關係數和偏自相關係數
本章結構
線性平穩時間序列分析
線性過程
延遲算子
線性差分方程
齊次線性差分方程的解
非齊次線性差分方程的解
一階差分方程
線性過程的因果性
線性過程的逆轉形式
ARMA模型
AR(p)模型：p 階自回歸模型
AR(1)模型的背景
AR(1)模型：一階自回歸模型
AR(1)的中心化變換
AR模型平穩性的判別
AR(1)模型的平穩性條件
考察下列模型的平穩性：
AR(2)模型：二階自回歸模型
AR(2)模型的平穩性條件
AR(p) 模型：一般自回歸模型
AR(p) 的自回歸係數多項式
AR模型平穩性判別方法
MA(q)模型：q階移動平均模型
MA模型：Moving Average Model
MA(1)模型：一階移動平均模型
MA(q)模型的統計性質
MA(q)模型的可逆性
ARMA模型的背景
ARMA(p,q)模型
ARMA(p,q)模型的係數多項式
AR、MA和ARMA之間的關係
ARMA平穩域與可逆域的定義
平穩與可逆性的說明
舉例
Green函數
ARMA(p,q)模型的統計性質
三種模型之間的轉換
ARMA模型的相關性
AR(p)模型的自相關係數ACF
例：考察如下AR模型的自相關圖
MA(q)模型的自協方差係數
MA(q)模型的自相關係數ACF
MA模型的自相關係數截尾
偏自相關係數(PACF)
偏自相關係數的定義
偏自相關係數的計算
AR(p)模型的PACF
例:考察如下AR模型的偏自相關圖
MA(q)和ARMA(p,q)模型的PACF
ARMA的ACF和PACF的拖尾性
ARMA模型相關性特征

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