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。
基本介紹
- 中文名:自回歸移動平均預測模型
- 外文名:autoregressive moving average forecasting model
- 所屬學科:管理科學技術
- 公布時間:2016年
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。
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。
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...
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模型簡述 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...
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。
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。
移動平均預測模型 移動平均預測模型(moving average 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,出自《管理科學技術名詞》第一版。定義 以某個時期為中心的若干相鄰時期變數數據的算術平均值來進行預測的模型。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》。
MA模型 如果mt不是一個白噪聲,通常認為它是一個q階的移動平均(moving average)過程MA(q):mt=et - q1et-1 - q2et-2 - ¼ - qqet-q 該式給出了一個純MA(q)過程(pure MA(p) process)。ARMA模型:將純AR(p)與純MA(q)結合,得到一個一般的自回歸移動平均(autoregressive moving average)過程...
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。
用模型參數來確定規整化運算元及相關參數,則易於抑制寄生波紋和重建過程的噪聲放大,利於求稀疏解。能否將一維信號處理基礎上開發的自回歸模型(auto—regressivemodel)、馬爾可夫模型(Markov model)、自回歸移動平均模型(auto—regressivemoving average model)等簡單擴展到二維圖像的情形,是相關研究的起點。所以在統計模型中...
建立高度敏感的監測系統,對疾病的流行進行預測,是手足口病防治的關鍵。手足口病的流行有明顯的季節差異,溫度和濕度對手足口病發病有重要影響。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...
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 ...
§ld.高斯模型和條件高斯模型 §le.價格演變的二叉樹模型 §1f.帶離散干預機會的模型 2.線性隨機模型 §2a.移動平均模型MA(q)§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...
也可供未來研究人員參考.圖書目錄 序言 第一章 引論 第二章 數據分析 第三章 時間序列分析 第四章 指數平滑法 第五章 自回歸-移動平均模型 第六章 單變數回歸分析 第七章 多變數回歸分析 第八章 計量經濟模型 第九章 預測模型的建立、選擇和評價 第十章 計算機預測系統 附錄一 附錄二 附錄三 ...
§ld.高斯模型和條件高斯模型 §le.價格演變的二叉樹模型 §1f.帶離散干預機會的模型 2.線性隨機模型 §2a.移動平均模型MA(q)§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...
§ld.高斯模型和條件高斯模型 §le.價格演變的二叉樹模型 §1f.帶離散干預機會的模型 2.線性隨機模型 §2a.移動平均模型MA(q)§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...
(2)移動平均模型MA(q):如果時間序列yₜ滿足:則稱時間序列 服從q階移動平均模型。或者記為yₜ= θ(B)ε₁。平穩條件:任何條件下都平穩。(3)ARMA(p,q)模型:如果時間序列yₜ滿足 則稱時間序列yₜ服從(p,q)階自回歸移動平均模型。或者記為φ(B)yₜ= θ(B)εₜ。特殊情況:q=0,模型...
§10.1.2趨勢預測模型的確定 §10.1.3移動平均 §10.1.4指數平滑 *§10.2平穩時間序列模型 §10.2.1自相關函式(AFC)和偏自相關函式(PAFC)§10.2.2自回歸模型(Autoregressive Model)§10.2.3移動平均模型 (Moving Average Model)§10.2.4自回歸移動平均模型 (AutoregressiveMoving Average Model)§...
3.5.2根據分解法進行預測 3.5.3對分解法的進一步說明 3.6基於SPSS軟體的確定型時間序列分析與預測 本章小結 思考與練習 第4章隨機型時間序列預測方法 4.1隨機型時間序列模型 4.1.1隨機時間序列 4.1.2自回歸(AR)模型 4.1.3移動平均(MA)模型 4.1.4自回歸移動平均(ARMA)模型 4.1.5求和自回歸...
3.10.4 自回歸模型的估計 83 3.11 回歸分析預測法的MATLAB實戰 88 第4章 時間序列預測法 123 4.1 時間序列概述 123 4.1.1 時間序列的基本概念 123 4.1.2 時間序列的特點 125 4.1.3 時間序列特徵的識別 126 4.1.4 非平穩數據的處理 128 4.2 指數平滑預測模型 129 4.2.1 移動平均預測法 129 ...
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...
根據歷史統計資料,總結出電力負荷發展水平與時間先後順序關係的需電量預測方法。有簡單平均法、加權平均法和移動平均法等。套用學科 電力(一級學科);電力系統(二級學科)簡介 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...
2.3.2 移動平均模型的統計性質 50 2.4 自回歸移動平均模型的概念和性質 55 2.4.1 自回歸移動平均模型的定義 55 2.4.2 平穩性與可逆性 56 2.4.3 Green 函式與逆函式 56 2.4.4 ARMA(p, q) 模型的統計性質 57 習題 2 59 第 3 章 平穩時間序列的建模和預測 61 3.1 自回歸移動平均...
第十六章 時間序列模型(Time Series Models) 215 §16.1 平穩時間序列(Stationary Time Series)的圖形 215 §16.2 偽回歸(Spurious Regressions) 217 §16.3 運用自相關函式檢驗數據的平穩性 220 §16.4 單位根檢驗(Augmented Dickey—Fuller檢驗) 223 §16.5 自回歸移動平均模型ARMA(p,q) 231...
第7章經濟預測分析方法與國際商務研究 7.1引言 7.2經濟預測分析方法的介紹 7.2.1經濟預測的含義、分類和期限 7.2.2歷史數據與預測方法選擇 7.2.3預測模型的選擇依據與預測精確度 7.2.4經濟預測的步驟 7.2.5商務預測的意義 7.3預測分析方法的使用 7.3.1自回歸移動平均模型 7.3.2馬爾可夫預測法 7.3...
包括自回歸(AR)模型、移動平均(MA)模型、自回歸移動平均(ARMA)模型、ARMA模型的特性、平穩時間序列模型的建立、平穩時間序列預測等內容;第4章介紹經典譜分析的基本方法,包括自相關函式的估計、經典譜估計的直接法、間接法及改進方法等;第5章介紹現代譜估計中的常用方法,包括線性預測法、Burg法、Prony法、多...
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...