自回歸序列(autoregressive sequence)亦稱平穩自回歸序列。簡稱AR序列一類重要的平穩序列.如果隨機序列{X(t),t=0,士1,士2,"..}滿足差分方程X(t)+a1X(t-1)+w+a}X(t-p)=u<t),其中{uCt),t=0,士1,士2,一}是方差為擴的白噪聲,A(z) = l+a:二+一+apz,的零點在單位圓外,則稱該序列是自回歸序列.當ap筍0時,p稱為自回歸的階一個p階自回歸序列必是寬平穩的,並通常簡稱AR (p)序列.AR (p)序列的譜密度
自回歸序列(autoregressive sequence)亦稱平穩自回歸序列。簡稱AR序列一類重要的平穩序列.如果隨機序列{X(t),t=0,士1,士2,"..}滿足差分方程X(t)+a1X(t-1)+w+a}X(t-p)=u<t),其中{uCt),t=0,士1,士2,一}是方差為擴的白噪聲,A(z) = l+a:二+一+apz,的零點在單位圓外,則稱該序列是自回歸序列.當ap筍0時,p稱為自回歸的階一個p階自回歸序列必是寬平穩的,並通常簡稱AR (p)序列.AR (p)序列的譜密度
自回歸序列(autoregressive sequence)亦稱平穩自回歸序列。簡稱AR序列一類重要的平穩序列.如果隨機序列{X(t),t=0,士1,士2,"..}滿足差分方程X(t)+a1X(t-1)...
自回歸,全稱自回歸模型(Autoregressive model,簡稱AR模型),是統計上一種處理時間序列的方法,是用同一變數之前各期的表現情況,來預測該變數本期的表現情況,並假設...
自回歸模型(英語:Autoregressive model,簡稱AR模型),是統計上一種處理時間序列的方法。自回歸模型被廣泛運用在經濟學、信息學、自然現象的預測上。p階自回歸模型的...
自回歸滑動平均序列(autoregressive-movingaverage sequence)亦稱自回歸滑動和序列.簡稱ARMA序列一類重要的平穩序列.如果隨機序列{X (t) ,t=0,士1,士2 , ... }...
矢量自回歸模型簡稱VAR模型,是一種常用的計量經濟模型,1980年由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出。VAR模型是用模型中所有當期變數對所有變數的若干滯後變數...
自回歸滑動平均模型,又名ARMA模型(Auto-Regressive Moving Average Model)。屬於時間序列分析中的一種,20世紀70年代,由美國統計學家金肯(JenKins)和波克斯(Box)提出...
對於短的或簡單的時間序列,可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列,可用通用ARMA模型(自回歸滑動平均模型)及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均...
自回歸積分移動平均法(autoregressive inte-grated moving average method)簡稱ARIMA模型法。...
指數自回歸模型(exponential autoregressive models)是一種非線性模型,它是尾崎(T.Ozaki)和哈根(V.Haggan)在1978年為研究非線性隨機振動理論而提出的。非線性時間...
向量自回歸模型(簡稱VAR模型)是一種常用的計量經濟模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出。它是AR模型的推廣。...
多變數自回歸模型是用自身多個變數做回歸變數的過程,即利用前期若干時刻的隨機變數的線性組合來描述以後某時刻隨機變數的線性回歸模型,它是時間序列中的一種常見形式...
時間序列法自回歸法 利用緊挨著預測期前的一段時間序列數據,分別乘上某個係數後疊加求得,用以剔除偶然變動因素。時間序列法時間函式擬合法 ...
ARIMA模型又稱自回歸求和移動平均模型,當時間序列本身不是平穩的時候,如果它的增量,即的一次差分,穩定在零點附近,可以將看成是平穩序列。在實際的問題中,所遇到的...
求和自回歸滑動平均模型(integrated autore-gressive moving average model)簡稱ARIMA模型一種非平穩時間序列模型.如果時間序列.}}(t=0,士1, ...)是有一定增長...
這一模型表示該時間序列中含有趨勢成分、季節成分和隨機成分。 [1] 對這類序列的預測方法主要有季節性多元回歸模型、季節自回歸模型和時間序列分解法預測等。 [1]...
自回歸整合移動平均模型用於幫助企業對未來進行預測。...... ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Average的縮寫,亦即自回歸整合移動平均數。ARIMA模型在做時間序列分...
序列相關性,在計量經濟學中指對於不同的樣本值,隨機干擾之間不再是完全相互獨立的,而是存在某種相關性。又稱自相關(autocorrelation),是指總體回歸模型的隨機誤差項...
自回歸預測法是指利用預測目標的歷史時間數列在不同時期取值之間存在的依存關係(即自身相關),建立起回歸方程進行預測。...
自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)於70年代初提出的一著名時間序列預測方法,所以又稱...
《向量自回歸模型的理論方法及套用實例》是一本關於向量自回歸模型(VAR)理論和套用實例的專著。全書分為理論篇和實證篇。理論篇簡要地回顧VAR模型的起源和形成。對...
《非線性自回歸模型的非參數方法及套用》是2013年科學出版社有限責任公司出版的圖書,作者是陳耀輝。...
《多元時間序列模型》一書中,作者討論了五種主要的時間序列數據建模方法:自回歸整合移動平均模型、同時方程模型、誤差糾正模型和向量自回歸模型,同時,本書還舉出了...
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),時間序列預測分析方法之...