自回歸移動平均模型(autoregressive moving average model; ARMA model )是2016年公布的管理科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名:自回歸移動平均模型
- 外文名:autoregressive moving average model; ARMA model
- 所屬學科:管理科學技術
- 公布時間:2016年
自回歸移動平均模型(autoregressive moving average model; ARMA model )是2016年公布的管理科學技術名詞。
自回歸積分移動平均法(autoregressive inte-grated moving average method)簡稱ARIMA模型法。定義 自回歸移動平均法在非平穩隨機時間序列上的套用.設y (t一n2,...,r>,為非平穩齊次觀測時間序列,並滿足遍歷性.如果y,的m階差分,. y所形成的時間序列xt xt='"yt,t=m+1, ".. T)成為平穩序列,則稱 為...
自回歸移動平均模型 自回歸移動平均模型(autoregressive moving average model; ARMA model )是2016年公布的管理科學技術名詞。定義 時間序列當期值為其歷史值和誤差項歷史值的線性函式所形成的模型。出處 《管理科學技術名詞》第一版。
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析時,根據歷史數據的變動規律,找出數據變動模型(移動平均數、周期成分),從而實現對未來的預測。 ARIMA模型問世於1960年代末,Box和Jenkins在1976年對該模型進行了系統闡述,所以該模型亦被稱之為Box Jenkins模型...
ARMA模型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。模型形式 ARMA(p,q)模型中包含了p個自回歸項和q個移動平均項,ARMA(p,q)模型可以表示為: 。式中符號: p和q是模型的自回歸階數和移動平均階數;φ和θ是不為零的待定係數;εₜ獨立的誤差項; 是平穩...
ARIMA模型 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,所遇到的多數非平穩序列可以通過一次或多次差分後成為平穩時間序列,則可以建立模型:這說明任何非平穩序列只要通過適當階數的差分運算實現差分後平穩,...
自回歸移動平均預測模型 自回歸移動平均預測模型(autoregressive moving average forecasting model )是2016年公布的管理科學技術名詞。定義 兼有自回歸過程和移動平均過程的預測模型。出處 《管理科學技術名詞》第一版。
條件異方差自回歸移動平均模型 條件異方差自回歸移動平均模型是2016年公布的管理科學技術名詞。 定義 利用隨機係數方法來刻畫序列方差時變性的一種異方差模型。 出處 《管理科學技術名詞》。
向量自回歸移動平均模型 向量自回歸移動平均模型(vector ARMA model; VARMA model)是2016年公布的管理科學技術名詞。公布時間 2016年經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《管理科學技術名詞》第一版。
自回歸移動平均幅角是通過時間序列分析方法是Box and Jenkins (1970)提出的,該法不考慮以經濟或金融理論為依據的解釋變數的作用,而是依據時間序列本身的變化規律,利用外推機制來描述時間序列。簡介 多元自回歸移動平均 [duō yuán zì huí guī yí dòng píng jūn][數學] multivariate autoregression-moving ...
MA模型(moving average model)滑動平均模型,模型參量法譜分析方法之一,也是現代譜估中常用的模型。q階移動平均模型的自相關係數q階截尾,偏自相關係數拖尾。定義 設一個離散線性系統,輸入u(n)是一個具有零均值與方差為σ的白噪聲序列,輸出是x(n),該離散線性系統的輸出和輸入之間的關係可用如下的差分方程來...
自回歸移動平均 自回歸移動平均(autoregressive moving average)是2018年公布的計算機科學技術名詞。定義 由博克思和詹金斯於20世紀70年代初提出的一著名時間序列預測方法。出處 《計算機科學技術名詞 》第三版。
可逆自回歸滑動平均模型 可逆自回歸滑動平均模型是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 滿足移動平均項的係數多項式的根都位於單位圓條件的自回歸移動平均模型,該模型可以表示成為一個自回歸過程。公布時間 2016年,經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《管理科學技術名詞》第一版。
自回歸移動平均過程 自回歸移動平均過程(autoregressive moving average process)是2018年公布的計算機科學技術名詞。定義 當前變數是該量和另一變數過去量加權求和的隨機過程。出處 《計算機科學技術名詞 》第三版。
§2b.自回歸模型AR(p)§2c.自回歸移動平均模型ARMA(p,q)和整合模型ARIMA(p,d,q)§2d.線性模型中的預測 3.非線性隨機條件高斯模型 §3a.ARCH和GARCH模型 §3b.EGARCH,TGARCH,HARCH和其他模型 §3c.隨機波動率模型 4.附錄:動態混沌模型 §4a.非線性混沌模型 §4b.“混沌”序列與“隨機”序列之間的...
§2b.自回歸模型AR(p)§2c.自回歸移動平均模型ARMA(p,q)和整合模型ARIMA(p,d,q)§2d.線性模型中的預測 3.非線性隨機條件高斯模型 §3a.ARCH和GARCH模型 §3b.EGARCH,TGARCH,HARCH和其他模型 §3c.隨機波動率模型 4.附錄:動態混沌模型 §4a.非線性混沌模型 §4b.“混沌”序列與“隨機”序列之間的...
§2b.自回歸模型AR(p)§2c.自回歸移動平均模型ARMA(p,q)和整合模型ARIMA(p,d,q)§2d.線性模型中的預測 3.非線性隨機條件高斯模型 §3a.ARCH和GARCH模型 §3b.EGARCH,TGARCH,HARCH和其他模型 §3c.隨機波動率模型 4.附錄:動態混沌模型 §4a.非線性混沌模型 §4b.“混沌”序列與“隨機”序列之間的...
ARIMA模型全稱為差分自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA),也叫求和自回歸移動平均模型,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,所以又稱為box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA(p,d,q)稱為差分自回歸移動平均模型,AR是自回歸...
1.一個隨機時間序列可以通過一個自回歸移動平均過程生成,即該序列可以由其自身的過去或滯後值以及隨機擾動項來解釋。2.如果該序列是平穩的,即它的行為並不會隨著時間的推移而變化,那么我們就可以通過該序列過去的行為來預測未來。這也正是隨機時間序列分析模型的優勢所在。需要說明的是,上述ARMA(p,q)模型中均...
而由於季節因素影響到兩個對比時期數據的可比性,因此環比統計需要通過季節調整模型對原始統計數據進行加工處理。但由於所選擇的季節調整模型的差異,以及模型中參數確定方法的差異,得到的環比統計結果也會有所不同,這也正是環比統計工作的難點所在。季節調整中,主要採用的方法有ARIMA模型,即自回歸移動平均模型。參考 ...
10.2.2移動平均模型 10.2.3自回歸移動平均模型 10.2.4單整自回歸移動平均模型 10.3伍爾德(Wold)分解定理 10.3.1伍爾德分解定理 10.3.2隨機過程期望與漂移項的關係 10.4自相關函式及其估計 10.4.1自相關函式 10.4.2自回歸過程的自相關函式 10.4.3移動平均過程的自相關函式 10.4.4ARMA過程的自...
《金融時間序列分析實驗教程》是2012年武漢大學出版社出版的圖書,作者是胡利琴。內容簡介 《經濟學與管理學實驗教學系列教材:金融時間序列分析實驗教程》共分七章,內容包括:Eviews操作簡介;自回歸移動平均模型;向量自回歸模型;向量誤差修正模型;條件異方差模型;面板數據模型;蒙特卡羅模擬方法。除第一章外,每章均...
五、基於人工神經網路的發酵過程狀態變數預測模型 六、基於人工神經網路的非線性回歸模型 七、結合使用人工神經網路模型和遺傳算法的過程靜態最佳化 【習題】【解答】參考文獻 第六章 發酵過程的線上自適應控制 第一節 基於線上時間序列輸入輸出數據的自回歸移動平均模型及其解析 一、自回歸移動平均模型 二、利用逐次最小...
8.4.2 移動平均模型MA(q)8.4.3 自回歸移動平均模型ARMA(p,g)8.4.4 自回歸單整移動平均模型 8.5 協整和誤差修正模型 8.5.1 協整 8.5.2 誤差修正模型 8.6 本章小結 8.7 習題 第9章 條件異方差模型 9.1 自回歸條件異方差(ARCH)模型 9.1.1 ARCH模型 9.1.2 ARCH模型的檢驗 9.1.3 ARCH...
金融計量軟體Eviews介紹 1.4 案例介紹 第2章 平穩時序模型 2.1 自回歸模型AR 2.2 移動平均模型MA 2.3 自回歸移動平均模型ARMA 2.4 自回歸單整移動平均模型ARIMA 2.5 Eviews案例 第3章 非平穩時序模型 3.1 時間趨勢模型及去除趨勢法 3.2 隨機趨勢模型及差分法 3.3 單位根檢驗 ......
4.4 移動平均過程模型MA(q) 138 4.4.1 移動平均過程的可轉換條件 138 4.4.2 移動平均過程的自相關係數 139 4.4.3 移動平均過程的識別、估計與檢驗 139 4.5 自回歸移動平均模型ARMA(p,q) 140 4.5.1 自回歸移動平均模型的概念 140 4.5.2 ARMA模型的識別、定階與檢驗 140 4.6 ARIMA模型 142 4...
時間序列法特別適用於時序規律不明顯,或有明顯季節性和周期性的情況,季節性自回歸移動平均模型可引入自變數提高模型的預測精確度,其過程簡便、經濟、預測精度較高。本項目擬採用時間序列方法,分析氣候因素對手足口病流行的影響,引入自變數(氣候變數)建立手足口病季節性自回歸移動平均模型,研究結果將為手足口病的...
《時間序列分析:單變數和多變數方法(第2版)》不僅對單變數與多變數時間序列的時域和頻域分析提供了一個全面介紹,而且在書中包含了許多單變數和多變數時問序列模型的新進展,如逆自相關函式、擴展樣本自相關函式、干預分析及干預探測、向量自回歸移動平均模型、偏滯後自相關矩陣函式、局部過程、狀態空間模型、卡爾曼...
模型的移動平均部分的單位根表明當進一步考察過去時間狀態的序列時,此序列不能用一個受到對序列偏差當前估計的觀測影響的自回歸表示,即序列是不可逆的。 平穩和可逆的ARMA模型,不含單位根,總能被表示成無限階自回歸或移動平均模型。距離係數滯後於序列本身yt,或修正序列εt,隨時間推移變小。博克斯(Box)和...
《金融計量學:從初級到高級建模技術》是2012年東北財經大學出版社出版的圖書,作者是斯維特洛扎·T.維特夫、史蒂芬·米特尼克。內容簡介 《金融計量學:從初級到高級建模技術》是金融計量學研究領域的權威性著作。重點介紹了回歸分析、單變數自回歸移動平均模型、向量自回歸過程、協整過程、主成分分析、因子分析、穩定過程...