应用时间序列分析（试卷一）一、填空题1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。3、平稳AR（p）模型的自相关系数有两个显着的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根

随机序列的现实• 对于一个随机序列，一般只能通过记录 或统计得到一个它的样本序列x1,x2,···, xn， 称它为随机序列{xt}的一个现实• 随机序列的现实是一族非随机的普通数

第4章 确定型时间序列预测方法思考与练习（参考答案）1.什么是时间序列？时间序列预测方法有什么假设？答：时间序列是一组按时间顺序排序的数据。时间序列预测方法的假设：①假设预测目标的发展过程规律性会延续到未来。②假设预测对象的变化仅仅与实践有关。2.移动平均法的模型参数N 的数值大小对预测值有什么影响？选择参数N 应考虑哪些问题？答：N 值越大对数据修匀的程度

7.5 参数估计 7.5.1 矩估计方法 7.5.2 最小二乘估计7.6 模型的检验与修正 7.6.1 模型的检验 7.6.2 模型的修正7.7 预测 7.7.1 有关概念 7.7

第四章 预 测在本章当中我们讨论预测的一般概念和方法，然后分析利用),(q p ARMA 模型进行预测的问题。§4.1 预期原理利用各种条件对某个变量下一个时点或者时间阶段内取值的判断是预测的重要情形。为此，需要了解如何确定预测值和度量预测的精度。4.1.1 基于条件预期的预测假设我们可以观察到一组随机变量t X 的样本值，然后利用这些数据预测随机变量1+t

月至2011年10月的电 2话用户数，计算自 3相关函数4567891011122006 89.2 144.4 110.5 121.5 154.1 359.4 151.4 130.

(7.2.5b)刻画同年不同月的资料之间的相关关系。这种模型最早用于国际航运资料，故也称为 Airline 模型，是一个应用最广的季节模型。2. (1 B12 ) Xt (11B)

设时间序列为X 1, X 2 ,..., 移动平均法可以表示为：M t(1)1 N 1 X t X t 1 ... X t N 1 / N xt i N i 0式

第2章 时间序列的预处理拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列我们会采用不同的分析方法。 2.1 平稳性检验 2.1.1 特征统计量平稳性是某些时间序列具有的一种统计特征。要描述清楚这个特征，我们必须借助如下统计工具。一、概率分布数理统计的基础知

7 随机时间序列分析一. 随机时间序列随机过程与随机序列时间序列的性质(1) 随机过程与随机序列随机序列的现实对于一个随机序列，一般只能通过记录或统计得到一个它的样本序列x1,x2,??????, xn，称它为随机序列{ xt }的一个现实随机序列的现实是一族非随机的普通数列(2) 时间序列的统计性质(特征量) 均值函数：某个时刻t 的性质时间序列的统计性质

例如，时间序列过去是否有明显的增长趋势，如果增长 趋势在过去的行为中占主导地位，能否认为它也会在未来的行 为里占主导地位呢？或者时间序列显示出循环周期性行为，我们能否利用过去 的这

因此，当 K=12，24，36，48,……时，样本自相关函数值在 绝对值上大于它周围的值精品课件偏自相关函数值❖ 滞后期为 K 的偏自相关函数值是指去掉 Y t+1，Y t

应用时间序列分析（试卷一）一、填空题1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。3、平稳AR（p）模型的自相关系数有两个显着的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根

第6章随机型时间序列预测方法6.1 随机型时间序列预测模型 6.2 ARMA模型的相关分析 6.3 模型的识别 6.4 ARMA序列的参数估计 6.5 模型的检验与预报1预测与决策第6章随机型时间序列预测方法6.1 随机型时间序列预测模型 6.2 ARMA模型的相关分析 6.3 模型的识别 6.4 ARMA序列的参数估计 6.5 模型的检验与预报2预测与决策

abline(h=coef(model)[names(coef(model))=='intercept'])forecast=result$predcbind(ac

Байду номын сангаас

时间序列平稳性分析(课件)时间序列平稳性分析文章结构•时间序列的概念•平稳性检验•纯随机性检验•spss的具体操作1.1时间序列分析的概念•时间序列是一个按时间的次序排列起来的随机数据集合。而时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个重要分支，它以概率统计学为理论基础来分析随机数据序列（或称为动态数据序列）并对其建立相应的数学模型，即对模型定阶，进行参数估计，

第5章 随机型时间序列预测方法思考与练习（参考答案）1.写出平稳时间序列的三个基本模型的基本形式及算子表达式。如何求它们的平稳域或可逆域？解：(1)自回归模型(AR)的基本模型为：1122n n n p n p nX X X X ϕϕϕε---=++++算子表达式为：()p n n B X εΦ=，其中)1()(221p p p B B B B ϕϕϕ---

MA(q)模型常常表现为自相关系数q阶截尾自相关系数q阶截尾偏自相关系数拖尾选择模型MA(q)32常用MA模型的自相关系数MA(1)模型,k 0 ,k 1 ,k 2MA(2)模

Yt k at bt k其中 : at 2Y(1) tY( 2)t2 bt (Y (1) t Y ( 2 ) t ) N 1Yt k 为t k期的预测值,k为t期开始