目录 平稳时间序列 平稳时间序列 伪回归现象 白噪声序列 随机游走过程 自相关函数 ACF 偏相关函数 PACF 平稳性的单位根检验 单整时间序列 平稳时间序列 平稳时间序列 ...
. 平稳性: . 任何一个时间序列都可以被看做是由随机过程产生的结果。和普通两变量和多变量不一样,任何一个时间点上的值都是随机过程产生的,也是都是随机的。 . 如果一个随机过程所产生的时间序列期望和方差在任何时间过程上都是常数,并且任何两个时期之间的协方差不依赖于这两个时期的距离或之后,而不依赖于计算这两个协方差的实际时间,就称改时间序列是平稳的。 Stationary . 期望和方差在任何时间 ...
2018-02-16 03:23 2 1570 推荐指数:
目录 平稳时间序列 平稳时间序列 伪回归现象 白噪声序列 随机游走过程 自相关函数 ACF 偏相关函数 PACF 平稳性的单位根检验 单整时间序列 平稳时间序列 平稳时间序列 ...
为什么要平稳? 原因一:时间序列数据的数据结构与传统的统计数据结构不同。最大的区别在于,传统随机变量可以得到多个观测值(比如骰子点数,可以反复掷得到多个观测值,忽略时间的差异)。而时间序列数据中,每个随机变量只有一个观测值(比如设收盘价为研究的随机变量,每天只有一个收盘价,不同日子的价格服从 ...
时间序列是随时间变化的序列,总体可分为 平稳 与 非平稳序列; 平稳序列 平稳序列即经由 样本时间序列 得到的拟合曲线在未来一段时间内仍能沿着现有形态发展下去; 数学描述如下: 均值和方差 不 随时间 t 变化而变化; 协方差 cov(xt,xt+k) 只与 周期(或者说时间间隔 ...
使用mathematica来实现。 做时间序列分析,之前需要做两个准备工作,即检查序列是否是平稳的,如果是平稳的,还要检查是否是白噪声。我们一个一个来讲。 使用数据 我们用一个例子来说明:数据集是49 - 98 北京最高气温,数据如下: 一.画出散点图(时序图 ...
1 伪回归问题的提出。有上升或下降趋势的时间序列直接可能会发生一种谬误的关系。若这些序列在除去各自的时间趋势后是弱相关的,则只要在回归模型中加进一个时间趋势性,便能够很好的解决问题。比如两个变量拟合的非常好R2等指标也非常好,但是这两个变量之间是没有任何关系的,这就存在解释的谬误,这类谬误就叫伪 ...
1 样本的自协方差函数的通式如下: 2 其实,后面要计算的自相关函数也可以用自协方差来表示: ...
布等价于时间序列中的平稳性),而我们的建模过程中有很多都是建立在大数定理和中心极限定理的前提条件下的,如 ...
本章介绍第一类非常重要的模型:自回归滑动平均模型(ARMA)。在真实案例中,ARMA模型也被高频的使用到,更是后面模型的基础,反正,时间序列是绕不过去ARMA模型的。 2.1 一般线性过程 ARMA模型属于一大类过程(模型),即一般线性过程。一听到线性过程,是不是就觉得不难了? 事实也是 ...