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时间序列模型有哪几种
时间序列模型
一般分为( )类型。
答:
时间序列模型是根据时间序列自身发展变化的基本规律和特点来进行预测的,研究的是市场价格与时间的关系。
时间序列模型一般分为四种类型
。即
自回归过程
(CAR)、移动平均过程(MA)、自回归移动平均过程(ARMA)、单整自回归移动平均过程(ARIMA)。
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...
答:
平稳时间序列的三个基本模型分别是自回归过程(AR)、移动平均过程(MA)和自回归移动平均过程(ARMA)
。它们的
基本形式及算子表达式
如下:自回归过程(AR)的基本形式及算子表达式:AR模型是指当前观测值与其过去若干个观测值的线性组合的加权和,表示为:X_t=c+a_1*X_{t-1}+a_2*X_{t-2}+.....
时间序列
分解较常用的
模型有
答:
时间序列分解较常用的模型有:加法模型、乘法模型
。一个时间通常由长期趋势,季节变动,循环波动,不规则波动几部分组成,长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。季节波动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动,循环波动指在某段时间内,不具严格规则的周期性连续变动。不规则波动...
三种时间序列模型
答:
在上面已谈到,
实际中所遇到的功率谱可分为三种:一种是“平谱”,即白噪声谱,第二种是“线谱”
,即由一个或多个正弦信号所组成的信号的功率谱,第三种介于二者之间,即既有峰点又有谷点的谱,这种谱称为ARMA谱。可以看出,AR模型能突出反映谱的峰值,而MA模型能突出反映谱的谷值。沃尔德(Wol...
小数据量应该用什么
时间序列模型
?
答:
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型和趋势模型等
。对于小样本量(样本数<30)的情况,以下是两个适用的时间序列模型:简单移动平均模型和指数平滑模型。简单移动平均模型(Simple Moving Average Model):公式:y_t = (1/k) * (y_{t-1} + y_{t-2} + ... + y_{t-k})这里,...
平稳数据的
时间序列
建模
有哪些
方法?
答:
在进行时间序列差分之后,需要选择合适的模型。常用的
时间序列模型包括
ARIMA模型、ARMA模型和季节性模型等。需要通过一些统计测试来确定最佳的模型参数。进行模型拟合和诊断 在选择合适的模型之后,需要进行模型拟合和诊断。模型拟合是指使用已知的时间序列数据来估计模型参数。模型诊断是指通过一些统计测试来确定...
时间序列
分解常用的
模型有哪些
?简述乘法模型分解的基本步骤。_百度知 ...
答:
【答案】:时间序列y可以表示为以上四个因素的函数,即:Yt=f(Tt,St,Ct,It)时间序列分解的方法有很多,
较常用的模型有加法模型和乘法模型
。加法模型为:yt=Tt+St+Ct+It;乘法模型为:yt=Tt×St×Ct×It。乘法模型分解的基本步骤如下:(1)运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化,得到序列TC。然...
时间序列
的分析
模型
答:
时间
数列的组合
模型
1 加法模型:Y=T+S+C+I (Y,T 计量单位相同的总量指标)(S,C,I 对长期趋势产生的或正或负的偏差)2 乘法模型:Y=T·S·C·I(常用模型) (Y,T 计量单位相同的总量指标)(S,C,I 对原数列指标增加或减少的百分比)
时间序列模型
简介
答:
ARIMA
模型
是ARMA模型的推广, 全称是Autoregressive Integrated Moving Average. 当
时间序列
不满足平稳性时, 我们通常使用 差分 的技巧把序列变得平稳, 然后再应用ARMA模型.参数 代表差分的阶数. 下面是差分的计算公式( 为差分算子):例3 下图是原始的时间序列. 通过观察, 它的均值有明显的上升趋势...
时间序列模型
的种类
答:
ARIMA
模型
又称自回归求和移动平均模型,当
时间序列
本身不是平稳的时候,如果它的增量,即的一次差分,稳定在零点附近,可以将看成是平稳序列。在实际的问题中,所遇到的多数非平稳序列可以通过一次或多次差分后成为平稳时间序列,则可以建立模型:这说明任何非平稳序列只要通过适当阶数的差分运算实现差分后平稳...
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