時間序列分析教材(PPT 90頁)

時間序列分析
時間序列模型
-ARIMA
時間序列具有如下幾個特點：
時間序列中數據的位置與時間有關，數據的取值隨時間的變化而變化。
時間序列具有如下幾個特點：
時間序列是對相關的指標變量在不同時間進行觀察得到的結果。
時間序列中的數據可以是一個時期內的數據也可能是一個時點上的數據。
時間序列分析方法的發展過程
基礎階段：
G.U.Yule 1927年，AR模型
G.T.Walker1931年，MA模型，ARMA模型
核心階段：G.E.P.Box和 G.M.Jenkins
1970年，出版《Time Series Analysis Forecasting and Control》
提出ARIMA模型（Box—Jenkins 模型）
Box—Jenkins模型實際上是主要運用於單變量、同方差場合的線性模型
完善階段：
異方差場合
Robert F.Engle，1982年，ARCH模型
Bollerslov，1986年GARCH模型
多變量場合
C.A.Sims等，1980年，向量自回歸模型
C.Granger ，1987年，提出了協整（co-integration）理論
一、時間序列分析的幾個基本概念
1.隨機過程
隨機過程與時間序列的關係如下所示：
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