《時間序列模型及預測》是2018年科學出版社出版的圖書,作者是王立柱。
基本介紹
- 書名:時間序列模型及預測
- 作者:王立柱
- ISBN:9787030525284
- 類別:數學
- 出版社:科學出版社
- 出版時間:2018-01
《時間序列模型及預測》是2018年科學出版社出版的圖書,作者是王立柱。
《時間序列模型及預測》是2018年科學出版社出版的圖書,作者是王立柱。內容簡介 本書介紹時間序列分析的主要理論和方法,既涵蓋時間序列分析的經典理論內容,又反映21世紀以來時間序列分析理論的一些新進展。本書主要包括經典的時間序列分析...
時間序列分析是定量預測方法之一。它包括一般統計分析(如自相關分析,譜分析等),統計模型的建立與推斷,以及關於時間序列的最優預測、控制與濾波等內容。經典的統計分析都假定數據序列具有獨立性,而時間序列分析則側重研究數據序列的互相依賴...
當觀測值取自兩個以上變數時,可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化,從而深入了解給定時間序列產生的機理。預測 一般用ARMA模型擬合時間序列,預測該時間序列未來值。決策 根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程...
時間序列預測模型 時間序列預測模型(time series forecasting model)是2016年全國科學技術名詞審定委員會公布的管理科學技術名詞。定義 根據研究變數本身的觀察值及其變動模式來推測其未來數值變化的模型。出處 《管理科學技術名詞》第一版 ...
第四步利用時間序列資料求出長期趨勢、季節變動和不規則變動的數學模型後,就可以利用它來預測未來的長期趨勢值T和季節變動值s,在可能的情況下預測不規則變動值I。然後用以下模式計算出未來的時間序列的預測值Y:加法模式T+S+I=Y 乘...
當觀測值取自兩個以上變數時,可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化,從而深入了解給定時間序列產生的機理。預測未來 一般用ARMA模型擬合時間序列,預測該時間序列未來值。決策和控制 根據時間序列模型可調整輸入變數使系統...
時間序列預測是指利用獲得的數據按時間順序排成序列,分析其變化方向和程度,從而對未來若干時期可能達到的水平進行推測。時間序列預測的基本思想,就是將時間序列作為一個隨機變數的一個樣本,用機率統計的方法,從而儘可能減少偶然因素的影響。
《時間序列分析:預測與控制》內容始終都是時間序列領域的權威。第4版仍然分為5個部分,相對第3版新增內容主要有非線性和長記憶模型、多元時間序列分析以及前饋控制,其餘各章節根據現實和教學需要均有不同程度的更新。在本書中,幾位統計...
2 乘法模型:Y=T·S·C·I(常用模型) (Y,T 計量單位相同的總量指標)(S,C,I 對原數列指標增加或減少的百分比)預測 時間序列預測主要是以連續性原理作為依據的。連續性原理是指客觀事物的發展具有合乎規律的連續性,事物發展是按照...
書中全面介紹了經濟、工程、自然科學和社會科學中所用的時間序列和預測方法,核心內容是平穩過程、ARMA模型和ARIMA模型、多元時間序列和狀態空間模型、譜分析。書中配有時間序列軟體包ITSM2000學生版,更加方便讀者學習。
《商業和經濟預測中的時間序列模型》是2002年中國人民大學出版社出版的圖書,作者是弗朗西斯。內容簡介 經濟理髮師商業時間序列的計量分析是研究與套用的主要領域。最近幾十年,無論是在理論上,還是實際套用上,人們對構建時間序列模型以及...
類似地也有二階指數平滑法等.此外,還有季節(周期)性模型,又稱為Winter模型,適用於對具有周期性的數據序列進行預測,它考慮了季節性周期長度及水平.採用周期性、趨勢性平滑常數,可以較好地對周期性時間序列進行預測.
《時間序列分析及其套用》以時間序列的統計特徵和建模步驟為主線,共分八章,內容包括平穩時間序列模型的統計特徵、平穩時間序列模型的建立與預測、時間序列的確定性分析與隨機性分析、波動率模型等,並系統介紹了時間序列的基本理論、建模和...
時間序列建模分為時域建模和頻域建模兩類,一般採用時域建模,需要分析系統的頻率特性時則採用頻域建模。時域建模採用曲線擬合和參數估計的方法(如最小二乘法等),頻域建模採用譜分析的方法。時間序列建模主要決定於被觀測序列的性質、可用觀測...
3、Box-Jenkins方法是一種理論較為完善的統計預測方法。他們的工作為實際工作者提供了對時間序列進行分析、預測,以及對ARMA模型識別、估計和診斷的系統方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正規、結構化的建模方法,並且具有統計上的完善...
時間序列法分為兩類:①不細分4種變動因素而直接利用時間序列數據建立數學模型,進行預測。②對4種變動因素有側重地進行預處理,從而派生出剔除季節變動法、移動平均法、指數平滑法、自回歸法、時間函式擬合法等具體預測方法。方法 剔除季節...
ARIMA模型(英語:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移動平均自回歸模型,又稱整合移動平均自回歸模型(移動也可稱作滑動),是時間序列預測分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,AR是“自回歸”,p為自回歸項數;MA...
1.3 時間序列預測套用前景4 1.4 時間序列預測研究方法概況5 1.4.1 傳統時間序列預測方法5 1.4.2 人工神經網路方法6 1.4.3 支持向量機方法7 1.4.4 其他方法8 1.5 時間序列線上預測方法研究現狀10 1.5.1 重新建模...
基於此,《數據驅動的金融時間序列預測模型研究》借鑑複雜系統視角建模的思想,結合智慧型計算、計算實驗金融、數據挖掘及控制論等相關領域的*新研究成果,“自底向上”地展開金融時序數據經驗知識融合下的機器學習預測建模創新研究,以探索金融...
多元時間序列分析(multivariate time series analysis)是指對多變數時間序列的研究。實際中,許多問題不僅是觀察單個過程xt,而且是同時觀察多個過程x1t,x2t,…,xrt,或者說xt為向量時,需要分析多變數時間序列xt=(x1t,x2t,…,xrt)T。...
基於支持向量機的時間序列組合預測模型 學科專業 學位級別 農學博士 學位授予時間 2011 關鍵字 館藏號 唯一標識符 108.ndlc.2.1100009031010001/T3F24.005728686 館藏目錄 \ \
金融時間序列的長記憶特性及預測研究 《金融時間序列的長記憶特性及預測研究》是2012年出版的圖書,作者是王文靜。內容介紹 緒論;金融時間序列的長記憶性及其相關理論;金融時間序列的長記憶性檢驗;灰色長記憶模型及其實證研究等。
《數據驅動的金融時間序列預測模型研究》是2018年科學出版社出版的圖書,作者是張貴生。內容簡介 以非線性動力學的觀點看來,現代金融理論中金融系統的不確定性恰恰源於其自身就是一個受多種因素綜合影響的具有開放性質的複雜巨系統,相應...
(二)從系統原則出發,綜合分析時間序列,反映曾經發生過的所有因果聯繫及影響,分析各種作用力的綜合作用。(三)運用數學模型求出時間序列以及將來時態的各項預測值,如移動平均法、季節係數法、指數平滑法。時序分析適用以數據量化的時序系統...
事故時間序列預測法是指一組按時間順序排列的有序數據序列。時間序列預測,是從分析時間序列的變化特徵等信息中,選擇適當的模型和參數,建立預測模型,並根據慣性原則,假定預測對象以往的變化趨勢會延續到未來,從而作出預測。該預測方法的...
本書系統地講述了時間序列分析的基本理論、建模步驟、預測方法以及現代譜估計的特點和相關知識。全書共分6章。第1章緒論,介紹時間序列分析的重要性、時間序列分析的發展及套用等內容;第2章介紹時間序列模型建立前的動態數據預處理,包括...
一般來說,時間序列由四種變化成分組成,如長期趨勢變化、季節性變化、周期性變化和隨機波動。 一些簡單的預測模型可用來預測上述三種趨勢變化,如指數平滑模型、移動平均模型等。隨機變化成分是無法預測的,它是混入時間序列中的一種“噪音...
2.2 河川徑流時間序列分析的統計理論 2.3 徑流時問序列的組成 2.4 河川徑流時間序列的自回歸模型 2.5 河川徑流時間序列的滑動平均模型與自回歸滑動平均模型 參考文獻 第3章 河川徑流時間序列的影響因素分析 3.1 降水對徑流的...
《金融時間序列模型》 是對外經濟貿易大學出版社出版的圖書,作者是。內容簡介 《金融時間序列模型》全書包括七章。第一章金融和統計基本概念。第二章時間序列數據回歸模型,第三章確定性時間序列分析,第四章平穩線性ARMA模型。第五章波動...
2.6 時間序列過程的移動平均和白回歸表示 2.7 線性差分方程 練習 第3章 平穩時間序列模型 3.1 自回歸過程 3.2 移動平均過程 3.3 AR(p)過程和MA(q)過程之間的對偶關係 3.4 自回歸移動平均ARMA(p,q)過程 練習 第4章 非...