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1、.,1,時間序列分析總結(jié)2015,06.15,期末考試題型 填空題40 計(jì)算題50 證明題10,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,2,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)模型 嚴(yán)平穩(wěn) 寬平穩(wěn) 設(shè)時間序列 存在二階矩 ,如果 滿足 (1) 的均值 是常數(shù); (2) 的自協(xié)方差只與間隔長度有關(guān),即,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,3,時間序列分析總結(jié),ARMA模型 AR(p)模型 如果時間序列 滿足 其中對于任意的t, 滿足 則稱時間序列服從p階自回歸模型,記為AR(p)。 稱為自回歸系數(shù)。,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,4,時間序列分析總結(jié),ARMA模型 MA(q)模型 如果時間序列 滿足
2、則稱時間序列服從q階自回歸模型,記為MA(q)。 稱為移動平均系數(shù)。,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,5,時間序列分析總結(jié),ARMA(p,q)模型 如果時間序列 滿足 則稱時間序列服從p,q階自回歸模型,記為 ARMA(p,q) 。,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,6,時間序列分析總結(jié),一階自回歸模型AR(1): 如果時間序列 滿足 其中對于任意的t, 滿足 則稱時間序列服從p階自回歸模型,記為AR(1)。,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,7,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)性 AR(1)系統(tǒng)的格林函數(shù),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,8,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)性 AR(1)系統(tǒng)
3、的格林函數(shù) 依次推導(dǎo),得 格林函數(shù),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,9,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)性 AR(1)系統(tǒng)的格林函數(shù) AR(1)模型的無限階MA模型逼近,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,10,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)性 AR(1)模型的后移算子表達(dá)式及格林函數(shù) B 后移算子,B的次數(shù)表示后移期數(shù)。如 則AR(1)模型可以寫成 其解為,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,11,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)性,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,12,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)性 AR(1)模型平穩(wěn) ,系統(tǒng)存在某種趨勢或季節(jié)性。 時,系統(tǒng)非平穩(wěn)。,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,1
4、3,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)性 AR(1)模型 的方差,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,14,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)性 AR(1)模型 的方差,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,15,時間序列分析總結(jié),平穩(wěn)性 ARMA(2,1)模型的格林系數(shù) B滿足一個迭代,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,16,上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院,16,時間序列分析總結(jié),.,17,上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院,17,時間序列分析總結(jié),.,18,時間序列分析總結(jié),可逆性 若ARMA模型 可以表示為,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,19,時間序列分析總結(jié),逆函數(shù)與可逆性 上述式子稱為逆轉(zhuǎn)形式 逆函數(shù)
5、,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,20,時間序列分析總結(jié),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,21,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) 理論自相關(guān)函數(shù)與樣本自相關(guān)函數(shù) 隨機(jī)變量X與Y的協(xié)方差函數(shù)為 其中,為X的期望,為Y的期望,X,Y的相關(guān)函數(shù)為,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,22,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) 對于ARMA模型,自協(xié)方差函數(shù)為 自相關(guān)函數(shù)為,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,23,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) 樣本的自協(xié)方差函數(shù)為 或 樣本的自相關(guān)函數(shù)為 或,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,24,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) AR(1)模型的自協(xié)方
6、差函數(shù) k=0時, 即,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,25,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) k=1時, 即 k=2時,,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,26,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) 對于一般地的k0, 由此,,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,27,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) MA(1)模型的自協(xié)方差函數(shù) k=0時,,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,28,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) k=1時, k=2時,,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,29,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) k1時, AR(p)模型的自協(xié)方差函數(shù),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,
7、.,30,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) k=0時, k=1時,,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,31,時間序列分析總結(jié),自協(xié)方差函數(shù) k=2時, 則(Yule-Walker方程),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,32,例3.12 求AR(2)序列的偏自相關(guān)系數(shù)。 解: 對 ,計(jì)算可以得到,上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院,32,時間序列分析總結(jié),.,33,上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院,33,時間序列分析總結(jié),.,34,時間序列分析總結(jié),待估參數(shù) 個未知參數(shù) 常用估計(jì)方法 矩估計(jì) 極大似然估計(jì) 最小二乘估計(jì),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,35,時間序列分析總結(jié),原理 樣本自相關(guān)
8、系數(shù)估計(jì)總體自相關(guān)系數(shù),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,36,時間序列分析總結(jié),AR(2)模型 Yule-Walker方程 矩估計(jì)(Yule-Walker方程的解),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,37,時間序列分析總結(jié),MA(1)模型 方程 矩估計(jì),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,38,時間序列分析總結(jié),ARMA(1,1)模型 方程 矩估計(jì),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,39,時間序列分析總結(jié),AR模型的矩估計(jì) Yule-Wolker方程,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,40,時間序列分析總結(jié),AR模型的矩估計(jì) 當(dāng)k=0時, 則 由此,可以得到參數(shù)的矩估計(jì)。,
9、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,41,時間序列分析總結(jié),MA模型的矩估計(jì) 解此方程的MA模型的矩估計(jì)。,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,42,時間序列分析總結(jié),ARMA模型的矩估計(jì) 第一步,先給出AR部分的參數(shù)的矩估計(jì)。 第二步, 其協(xié)方差函數(shù),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,43,時間序列分析總結(jié),ARMA模型的矩估計(jì) 第三步,把 近似看作MA模型,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,44,時間序列分析總結(jié),優(yōu)點(diǎn) 估計(jì)思想簡單直觀 不需要假設(shè)總體分布 計(jì)算量?。ǖ碗A模型場合) 缺點(diǎn) 信息浪費(fèi)嚴(yán)重 只用到了p+q個樣本自相關(guān)系數(shù)信息,其他信息都被忽略 估計(jì)精度差 通常矩估計(jì)
10、方法被用作極大似然估計(jì)和最小二乘估計(jì)迭代計(jì)算的初始值,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,45,時間序列分析總結(jié),原理 在極大似然準(zhǔn)則下,認(rèn)為樣本來自使該樣本出現(xiàn)概率最大的總體。因此未知參數(shù)的極大似然估計(jì)就是使得似然函數(shù)(即聯(lián)合密度函數(shù))達(dá)到最大的參數(shù)值,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,46,對極大似然估計(jì)的評價,優(yōu)點(diǎn) 極大似然估計(jì)充分應(yīng)用了每一個觀察值所提供的信息,因而它的估計(jì)精度高 同時還具有估計(jì)的一致性、漸近正態(tài)性和漸近有效性等許多優(yōu)良的統(tǒng)計(jì)性質(zhì) 缺點(diǎn) 需要假定總體分布,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,47,時間序列分析總結(jié),模型的顯著性檢驗(yàn) 整個模型對信息的提取是否充分
11、參數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 模型結(jié)構(gòu)是否最簡,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,48,時間序列分析總結(jié),目的 檢驗(yàn)?zāi)P偷挠行裕▽π畔⒌奶崛∈欠癯浞郑?檢驗(yàn)對象 殘差序列 判定原則 一個好的擬合模型應(yīng)該能夠提取觀察值序列中幾乎所有的樣本相關(guān)信息,即殘差序列應(yīng)該為白噪聲序列 反之,如果殘差序列為非白噪聲序列,那就意味著殘差序列中還殘留著相關(guān)信息未被提取,這就說明擬合模型不夠有效,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,49,時間序列分析總結(jié),原假設(shè):殘差序列為白噪聲序列 備擇假設(shè):殘差序列為非白噪聲序列,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,50,時間序列分析總結(jié),LB統(tǒng)計(jì)量,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院
12、王黎明,.,51,時間序列分析總結(jié),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,預(yù)測誤差,預(yù)測值,.,52,時間序列分析總結(jié),預(yù)測值,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,53,時間序列分析總結(jié),估計(jì)誤差 期望 方差,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,54,時間序列分析總結(jié),預(yù)測值(AR(p)模型) 預(yù)測方差 95置信區(qū)間,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,.,55,上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院,55,時間序列分析總結(jié),.,56,上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院,56,時間序列分析總結(jié),.,57,時間序列分析總結(jié),單整,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院王黎明,差分:用變量 的當(dāng)期值減去其滯后值而得到新序列的方法 單整:若一個非平穩(wěn)的時間序列 必須經(jīng)過d次差分之后才能變換成一個平穩(wěn)的ARMA時間序列,則稱 具有d階單整性。記作,.,58,上海財(cái)
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