平穩時間序列分析培訓課程(PPT 82頁)

方法性工具
ARMA模型
平穩序列建模
序列預測
第二章
本章結構
2.1 方法性工具
差分運算
延遲算子
延遲算子的性質
2.2 ARMA模型的性質
AR模型的定義
自回歸係數多項式
平穩AR模型的統計性質
均值
AR模型自相關係數的性質
例2.1:考察如下AR模型的自相關圖
例2.1—
例2.1:—
偏自相關係數
偏自相關係數的計算
偏自相關係數的截尾性
例2.5續:考察如下AR模型的偏自相關圖
MA模型的定義
移動平均係數多項式
MA模型的統計性質
例2.2:考察如下MA模型的相關性質
MA模型的自相關係數截尾
MA模型的偏自相關係數拖尾
ARMA模型的定義
係數多項式
ARMA(p,q)模型的統計性質
ARMA模型的相關性
例2.3:考察ARMA模型的相關性
自相關係數和偏自相關係數拖尾性
ARMA模型相關性特征
2.3平穩序列建模
建模步驟
模型識別
模型定階的困難
模型定階經驗方法
例2.4
序列自相關圖
序列偏自相關圖
擬合模型識別
例2.5
例2.6
例2.4續
例2.5續
例2.6續
模型檢驗
模型的顯著性檢驗
假設條件
檢驗統計量
參數顯著性檢驗
模型優化
例2.7:擬合某一化學序列
擬合模型一
擬合模型二
問題
AIC準則
SBC準則
例2.7續
序列預測
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