本章介紹第一類非常重要的模型：自回歸滑動平均模型（ARMA)。在真實案例中，ARMA模型也被高頻的使用到，更是后面模型的基礎，反正，時間序列是繞不過去ARMA模型的。 2.1 一般線性過程 ARMA模型屬於一大類過程（模型），即一般線性過程。一聽到線性過程，是不是就覺得不難了？ 事實也是 ...

平穩時間序列建模方法 一般用Box-Jenkins建模方法，但Pandit-Wu建模方法更簡單。 一. 樣本序列中均值處理方法 用樣本的均值作為過程均值的估計，建模前先用樣本數據減去這個均值，然后對所得的序列進行建模 把樣本均值作為模型的一個未知參數進行估計 ...

原文地址：https://lbxc.iteye.com/blog/1522257 序列平穩不平穩，一般采用兩種方法： 第一種：看圖法 圖是指時序圖，例如(eviews畫滴)： 分析：什么樣的圖不平穩，先說下什么是平穩，平穩就是圍繞着一個常數上下波動。 看看上面這個圖 ...

為什么要平穩？ 原因一：時間序列數據的數據結構與傳統的統計數據結構不同。最大的區別在於，傳統隨機變量可以得到多個觀測值（比如骰子點數，可以反復擲得到多個觀測值，忽略時間的差異）。而時間序列數據中，每個隨機變量只有一個觀測值（比如設收盤價為研究的隨機變量，每天只有一個收盤價，不同日子的價格服從 ...

使用mathematica來實現。 做時間序列分析，之前需要做兩個准備工作，即檢查序列是否是平穩的，如果是平穩的，還要檢查是否是白噪聲。我們一個一個來講。 使用數據 我們用一個例子來說明：數據集是49 - 98 北京最高氣溫，數據如下： 一.畫出散點圖(時序圖 ...

時間序列是隨時間變化的序列，總體可分為 平穩 與 非平穩序列； 平穩序列 平穩序列即經由 樣本時間序列 得到的擬合曲線在未來一段時間內仍能沿着現有形態發展下去； 數學描述如下： 均值和方差 不 隨時間 t 變化而變化； 協方差 cov(xt，xt+k) 只與 周期(或者說時間間隔 ...

1. 平穩性： 　　1.1 任何一個時間序列都可以被看做是由隨機過程產生的結果。和普通兩變量和多變量不一樣，任何一個時間點上的值都是隨機過程產生的，也是都是隨機的。 　　1.2 如果一個隨機過程所產生的時間序列期望和方差在任何時間過程上都是常數，並且任何兩個時期之間的協方差不依賴 ...

作者：五雷鏈接：https://www.zhihu.com/question/22385598/answer/21221607來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 首先要理解什么是平穩的時間序列，一般時間序列書中給出的平穩的定義以弱平穩為主 ...