文档详情

平稳线性ARMA模型AR模型课件.pptx

发布：2024-01-04约小于1千字共26页下载文档

文本预览下载声明

平稳线性ARMA模型AR模型课件;平稳线性时间序列基础

AR模型详细介绍

平稳线性ARMA模型构建

平稳性检验与单位根检验方法

ARMA模型与AR模型比较研究

总结回顾与拓展延伸;平稳线性时间序列基础;;;自回归移动平均模型（AutoRegressiveMovingAveragemodel），简称ARMA模型，是一种常用的平稳线性时间序列模型。;AR模型详细介绍;;;利用AR模型可以对时间序列进行预测，包括单步预测和多步预测。预测精度取决于模型的阶数、参数估计方法和样本数据的长度和质

显示全部

相似文档

第3章-平稳线性ARMA模型（二）--AR模型.ppt 例3.5续:考察如下AR模型的偏自相关图 * 例3.5— 理论偏自相关系数样本偏自相关图 * 例3.5:— 理论偏自相关系数样本偏自相关图 * 例3.5:— 理论偏自相关系数样本偏自相关图 * 例3.5:— 理论偏自相关系数样本偏自相关系数图 * * 例3.2 设AR(2)模型：试判别的平稳性。解：根据上述关于平稳条件的讨论，可以通过两种径进行讨论： * * 下面我们讨论序列的统计特性，关于平稳的二阶自回归模型AR(2)模型： AR模型的定义具有如下结构的模型称为阶自回归模型，简记为特别当时，称为中
2018-10-10 约3.29千字 66页立即下载
FINTS第4章线性ARMA模型4.ppt 模型定阶或识别;三种随机过程偏自相关函数的特点;定阶;定阶;定阶;评价模型的优劣准则;AIC (Akaike’s information criterion) BIC(Schwartz Bayesian information criterion)准则;定阶： AIC准则和BIC准则;定阶： AIC准则和BIC准则;AIC和BIC判断步骤;用AIC和BIC准则确定阶数;用AIC和BIC准则确定阶数;练习：;极大似然估计:以AR(1)为例;极大似然估计;极大似然估计;极大似然估计;极大似然估计;估计：满足下面的条件的解求解未知参数的方程是非线性的，如果只关心（?2，…，?T）的条件联合分布，得
2017-04-29 约小于1千字 28页立即下载
AR模型和ARMA模型谱估计仿真.docx AR模型和ARMA模型谱估计仿真一、问题重述有两个ARMA过程，其中信号1是宽带信号，信号2是窄带信号，分别用AR谱估计算法、ARMA谱估计算法和周期图法估计其功率谱。产生信号1的系统函数为：激励白噪声的方差为1.产生信号2的系统函数为：激励白噪声的方差为1.每次实验使用的数据长度为256.二、模型分析很多随机过程可以由或近似由均值为零、方差为的白噪声序列经过具有有理想传输函数的ARMA线性系统来得到。称该随机过程为ARMA过程。由上式可知只要估计出模型的参数（和），即可求出功率谱。1.AR模型的建立：AR模型是一种特殊的ARMA模型，利用AR（p）模型，即：逼近采样样本,此时功率谱表达式为：
2017-06-13 约3.72千字 14页立即下载
ARMA模型解析课件.ppt 时间序列分析模型时间序列分析模型简介一、时间序列分析模型概述1、自回归模型2、移动平均模型3、自回归移动平均模型二、随机时间序列的特性分析三、模型的识别与建立四、模型的预测 1时间序列分析模型【ARMA模型】简介ARMA模型是一类常用的随机时间序列模型，是一种精度较高的时间序列短期预测措施，其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间的一族随机变量，构成该时间序列的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定的规律性，可以用对应的数学模型近似描述.通过对该数学模型的分析研究，可以更本质地认识时间序列的构造与特性，到达最小方差意义下的最优预测.ARMA模型有三种基本类型：自回归（AR：Auto
2025-03-01 约4.75千字 29页立即下载
第四篇线性ARMA模型_1.ppt 第四章：平稳时间序列模型学习目标 ● 简单滑动平均(MA)模型 ● 简单自回归(AR)模型 ● 混合自回归滑动平均(ARMA)模型平稳时间序列几个重要的平稳过程和模型白噪声过程 MA过程 AR过程 ARMA过程白噪声 1） ?t独立同分布称为独立白噪声，记为{?t}~I.I.D(0, ?2) ■ 如果?t还服从正态分布，则该过程{?t}~称为为高斯白噪声。白噪声 4.1线性时间序列线性时间序列{Yt} : 如果它能表示成当前和过去白噪声序列的加权线性组合，即因此，权重与的自相关系数有如下关系： 4.2 滑动平均模型
2017-05-25 约2.39千字 28页立即下载
FINTS线性ARMA模型_.PPT 模型定阶或识别假设数据已经平稳化，下一步是确定模型的阶数。有两种方法，一种是根据随机过程的参数特征，一种是根据信息准则。下面是几类随机过程的参数特征：三种随机过程偏自相关函数的特点三类过程的偏自相关函数和自相关函数 MA（q） AR（p） ARMA（p，q）自相关函数 q步截尾拖尾拖尾偏自相关函数拖尾 p步截尾拖尾定阶样本自相关函数的计算和判断定阶 H0：?i =?i+1 =…=0 用前面介绍的方法计算出样本自相关系数，零假设成立时近似服从正态分布N(0,1/
2017-04-06 约4.26千字 28页立即下载
第四章线性ARMA模型.ppt 第四章：平稳时间序列模型学习目标 ● 简单滑动平均(MA)模型 ● 简单自回归(AR)模型 ● 混合自回归滑动平均(ARMA)模型平稳时间序列几个重要的平稳过程和模型白噪声过程 MA过程 AR过程 ARMA过程白噪声 1） ?t独立同分布称为独立白噪声，记为{?t}~I.I.D(0, ?2) ■ 如果?t还服从正态分布，则该过程{?t}~称为为高斯白噪声。白噪声 4.1线性时间序列线性时间序列{Yt} : 如果它能表示成当前和过去白噪声序列的加权线性组合，即因此，权重与的自相关系数有如下关系： 4.2 滑动平均模型
2017-03-27 约2.39千字 28页立即下载
线性平稳时间序列模型.ppt 对于一个有限阶的AR(P)模型：三、AR(p)模型的平稳性条件序列｛xt｝平稳的充要条件是：的根全在单位圆外。即如果B1，B2，…，Bp是如下特征方程的根，那么它们的绝对值必须大于1第30页，共78页，星期日，2025年，2月5日第31页，共78页，星期日，2025年，2月5日对照前面平稳性的定义可知，上述过程若要平稳，必须满足：第32页，共78页，星期日，2025年，2月5日第33页，共78页，星期日，2025年，2月5日上述两个条件是等价的。第34页，共78页，星期日，2025年，2月5日可见：一个有限阶的平稳的AR(P)模型，可以表示成一个无限阶的MA模型第35页，共78页，星期日，20
2025-04-06 约5.77千字 78页立即下载
ARMA模型[精].ppt * * 时间序列分析模型时间序列分析模型简介一、时间序列分析模型概述 1、自回归模型 2、移动平均模型 3、自回归移动平均模型二、随机时间序列的特性分析三、模型的识别与建立四、模型的预测 1 时间序列分析模型【ARMA模型 】简介 ARMA模型是一类常用的随机时间序列模型，是一种精度较高的时间序列短期预测方法，其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间的一族随机变量，构成该时间序列的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述. 通过对该数学模型的分析研究，能够更本质地认识时间序列的结构与特征，
2017-01-15 约4.09千字 29页立即下载
ARMA模型在语音信号线性预测分析中的应用教程.doc ARMA模型在语音信号线性预测分析中的应用摘要：语音信号是一种典型的非平稳随机信号，对语音做分帧处理后可以将其看作准平稳随机信号，从而使用处理平稳随机信号的方法进行处理。由于语音信号的产生可以用一个有理函数式来表达，因此可以用ARMA模型来对语音信号进行建模分析。本文介绍了用于随机时间序列的ARMA模型，线性预测分析的原理及方法，分析了ARMA模型中的AR模型在语音线性预测分析中的应用，阐述了在线性预测分析中AR模型参数求解的具体方法以及影响因素。关键词：ARMA模型，AR模型，线性预测分析，语音信号，随机信号，随机时间序列引言语音信号是一种随机信号，其特性及表征本质特征的参数均是随时
2017-05-04 约6.9千字 12页立即下载
ARMA模型在语音信号线性预测分析中的应用.doc ARMA模型在语音信号线性预测分析中的应用摘要ARMA模型是常用的拟合随机时间序列的模型，ARMA模型全称自回归滑动平均模型(uto Regressive Moving Average Model)，是研究平稳随机过程有理谱的典型方法，适用于很大一类实际问题。ARMA模型频谱分辨率高实际应用中所遇到的很多随机过程可以用有理传输函数模型很好地逼近，如图所示，输入激励是均值为的白噪声序列系统的传输函数为。式中是前馈动平均支路的系数称为MA系数是反馈自回归，设输出功率谱和输入功率谱存在以下关系。 ARMA模型分为以下三种：因为的值仅与系统的增益有关所以可以归结到中去不失一般性可令下面具体讨论这
2017-05-25 约4.58千字 12页立即下载
线性平稳时间序列模型.PPT 第三章 线性平稳时间序列模型第一节时间序列的预处理一、平稳性检验二、纯随机性检验时间序列的预处理一、平稳性检验 1.平稳性定义（性质） 2.平稳性检验的方法 3. 应用举例 1.平稳性定义——知识回顾严平稳严平稳是一种条件比较苛刻的平稳性定义，它认为只有当序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时，该序列才能被认为平稳。宽平稳宽平稳是使用序列的特征统计量来定义的一种平稳性。它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定，所以只要保证序列低阶矩平稳（二阶），就能保证序列的主要性质近似稳定。 2.平稳性检验方法 (1)通过时间序列的趋势图来判断 (2)通过自相关函数(A
2017-04-03 约6.85千字 89页立即下载
第8章、ARMA模型和ARIMA模型.doc 第8章、ARMA模型和ARIMA模型计量经济学的重点在于解释，而不是预测。但是，对于某些具体的问题，人们对预测的兴趣仍然很大。如对GDP、人口等宏观经济变量的预测：什么时候超英赶美。常见的4种预测模型为：单方程回归模型联立方程回归模型 ARIMA模型（自回归积分移动平均模型） VAR模型（向量自回归模型）前面两种预测模型的特点：优点：经济学理论作为计量分析的基础。缺点：Lucas批判（Lucas Critique）指出，使用历史数据估计的计量模型的参数依赖于历史的宏观经济政策。如果宏观经济政策发生变动，这些参数也会变动。据此而实施的预测必然误差很大，特别是长期预测。例子：根据
2018-02-27 约1.77万字 17页立即下载
非平稳时间序列模型课件.ppt *考察的自相關圖（AC）和偏自相關圖（PAC）它們具有一定“拖尾”的特徵，因此使用ARMA模型分析。*結合最小AIC準則，最終確定的短期動態調整行為由ARIMA(2,1,2)所表述即：t=(0.54)(0.54)(2.82)(-2.08)(-7.05)輸出結果：(13.5.2)*§13.6謬誤回歸一個謬誤回歸的例子考慮兩個不相關的隨機遊走過程：這裏的隨機誤差項和都是獨立同正態分佈的隨機變數，且和互不相關。將由(13.6.1)和(13.6.2)所生成的和做回歸，即：(13.6.1)(13.6.2)(13.6.3)*由前面的假設，與不相關，對模型(13.6.3)回歸的應趨於0，且和不應該顯著不為0
2025-03-31 约7.43千字 54页立即下载
ARMA模型的概念和构造.pptx ARMA模型的概念和构造 ;一、ARIMA模型的基本内涵;ARIMA模型的概念;ARIMA模型的概念;ARIMA模型的概念;ARIMA模型的概念;ARIMA模型的概念;ARIMA模型的概念;ARIMA模型的概念;ARIMA模型的概念;ARIMA模型的概念;ARIMA模型的概念;二、Box-Jenkins方法论;Box-Jenkins方法论;三、ARMA模型的识别、估计、诊断、预测;ARMA模型的识别;ARMA模型的识别;ARMA模型的识别;ARMA模型的识别;ARMA模型的识别;ARMA模型的识别;ARMA模型的识别;ARMA模型的识别;ARMA模型的识别;ARIMA模型的识别;ARMA模型的
2021-05-09 约1千字 39页立即下载