ma模型,arma模型ar模型ma模型有什么本质上的区别 -pg电子游戏试玩平台网站

来源:整理 时间:2023-10-22 16:17:22 编辑:智能门户 手机版

1,arma模型ar模型ma模型有什么本质上的区别

ar模型是建立当前值和历史值之间的联系,ma模型是计算ar部分的误差的累计,arma是两者的和。

arma模型ar模型ma模型有什么本质上的区别

2,如何判断一个时间序列是ma模型

最后确定使其值最小的阶数是模型的合适阶数。模型参数最大似然估计时aic=(按分析analyze—时间序列time series—arima模型的顺序展开如图3.23对话框。

如何判断一个时间序列是ma模型

3,时间序列模型ma能预测很长的数据吗

ma模型的预测值小于等于步长,当大于步长时预测值恒等于序列均值,因为ma(q)模型q步截尾。
做单位根检验(主要方法是adf) 通过采用差分、滞后等形式就可以发现平稳的时间序列了 不然可能出现数据伪回归现象

时间序列模型ma能预测很长的数据吗

4,arma模型的ma模型

ma模型(moving average model)滑动平均模型,模型参量法谱分析方法之一,也是现代谱估中常用的模型。用ma模型法求信号谱估计的具体作法是:①选择ma模型,在输入是冲激函数或白噪声情况下,使其输出等于所研究的信号,至少应是对该信号一个好的近似。②利用已知的自相关函数或数据求ma模型的参数。③利用求出的模型参数估计该信号的功率谱。在arma参数谱估计中,大多数估计arma参数的两步方法都首先估计ar参数,然后在这些ar参数基础上,再估计ma参数,然后可求出arma参数的谱估计。所以ma模型参数估计常作为arma参数谱估计的过程来计算。

5,如何判断arma过程是因果的还是可逆的

arma模型(auto-regressiveandmovingaveragemodel)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称ar模型)与滑动平均模型(简称ma模型)为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:panel研究中,用于消费行为模式变迁研究;在零售研究中,用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。arma模型三种基本形式  1.自回归模型(ar:auto-regressive);  如果时间序列yt满足  其中εt是独立同分布的随机变量序列,且满足:  e(εt)=0    则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。  自回归模型的平稳条件:  滞后算子多项式的根均在单位圆外,即φ(b)=0的根大于1。  2.移动平均模型(ma:moving-average)  如果时间序列yt满足  则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型;  移动平均模型平稳条件:任何条件下都平稳。  3.混合模型(arma:auto-regressivemoving-average)如果时间序列yt满足:  则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。   或者记为φ(b)yt=θ(b)εt
同问。。。

6,解答什么是arma模型

arma模型概述   arma 模型(auto-regressive and moving average model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称ar模型)与滑动平均模型(简称ma模型)为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:panel研究中,用于消费行为模式变迁研究;在零售研究中,用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。 arma模型三种基本形式   1.自回归模型(ar:auto-regressive);   如果时间序列yt满足   其中εt是独立同分布的随机变量序列,且满足:   e(εt) = 0     则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。   自回归模型的平稳条件:   滞后算子多项式的根均在单位圆外,即φ(b) = 0的根大于1。   2.移动平均模型(ma:moving-average)   如果时间序列yt满足   则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型;   移动平均模型平稳条件:任何条件下都平稳。   3.混合模型(arma:auto-regressive moving-average) 如果时间序列yt满足:   则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。    或者记为φ(b)yt = θ(b)εt [编辑] arma模型的基本原理   将预测指标随时间推移而形成的数据序列看作是一个随机序列,这组随机变量所具有的依存关系体现着原始数据在时间上的延续性。一方面,影响因素的影响,另一方面,又有自身变动规律,假定影响因素为x1,x2,…,xk,由回归分析,      其中y是预测对象的观测值, e为误差。作为预测对象yt受到自身变化的影响,其规律可由下式体现,      误差项在不同时期具有依存关系,由下式表示,      由此,获得arma模型表达式:   
详见: http://wiki.mbalib.com/wiki/arma模型
arma 模型(auto-regressive and moving average model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称ar模型)与滑动平均模型(简称ma模型)为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:panel研究中,用于消费行为模式变迁研究;在零售研究中,用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。arma模型三种基本形式   1.自回归模型(ar:auto-regressive);   如果时间序列yt满足   其中εt是独立同分布的随机变量序列,且满足:   e(εt) = 0     则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。   自回归模型的平稳条件:   滞后算子多项式的根均在单位圆外,即φ(b) = 0的根大于1。   2.移动平均模型(ma:moving-average)   如果时间序列yt满足   则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型;   移动平均模型平稳条件:任何条件下都平稳。   3.混合模型(arma:auto-regressive moving-average) 如果时间序列yt满足:   则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。    或者记为φ(b)yt = θ(b)εt arma模型的基本原理   将预测指标随时间推移而形成的数据序列看作是一个随机序列,这组随机变量所具有的依存关系体现着原始数据在时间上的延续性。一方面,影响因素的影响,另一方面,又有自身变动规律,假定影响因素为x1,x2,…,xk,由回归分析,   其中y是预测对象的观测值, e为误差。作为预测对象yt受到自身变化的影响,其规律可由下式体现,   误差项在不同时期具有依存关系,由下式表示,   由此,获得arma模型表达式:   
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