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 ...
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的分布不同,即考虑时间的差异 。这样一来,每个分布只能得到一个观测值,数目太少,无法研究分布的性质。但是通过平 ...
2020-02-22 12:00 0 3587 推荐指数:
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 ...
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 ...
1. 平稳性: 1.1 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。 1.2 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 ...
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 ...
平稳时间序列建模方法 一般用Box-Jenkins建模方法,但Pandit-Wu建模方法更简单。 一. 样本序列中均值处理方法 用样本的均值作为过程均值的估计,建模前先用样本数据减去这个均值,然后对所得的序列进行建模 把样本均值作为模型的一个未知参数进行估计 ...
原文地址:https://lbxc.iteye.com/blog/1522257 序列平稳不平稳,一般采用两种方法: 第一种:看图法 图是指时序图,例如(eviews画滴): 分析:什么样的图不平稳,先说下什么是平稳,平稳就是围绕着一个常数上下波动。 看看上面这个图 ...
1白噪声过程: 零均值,同方差,无自相关(协方差为0) 以后我们遇到的efshow如果不特殊说明,就是白噪声过程。 对于正态分布而言,不 ...