nullnull时间序列
分析
定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析
模型一. 确定性时间序列模型一. 确定性时间序列模型时间序列：各种社会、经济、自然现象的数量指标按照时间次序排列起来的统计数据
时间序列分析模型：解释时间序列自身的变化规律和相互联系的数学
表
关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf
达式
确定性时间序列模型确定性时间序列模型滑动平均模型
加权滑动平均模型
二次滑动平均模型
指数平滑模型
(1) 滑动平均模型(1) 滑动平均模型作用：消除干扰，显示序列的趋势性变化，并用于预测趋势(2) 加权滑动平均模型(2) 加权滑动平均模型作用：消除干扰，显示序列的趋势性变化；并通过加权因子的选取，增加新数据的权重，使趋势预测更准确其中(3) 二次滑动平均模型(3) 二次滑动平均模型对经过一次滑动平均产生的序列再进行滑动平均(4) 指数平滑模型(4) 指数平滑模型平滑常数本期预测值是前期实际值和预测值的加权和二. 随机时间序列模型及其性质二. 随机时间序列模型及其性质随机时间序列
平稳时间序列
随机时间序列模型1. 随机时间序列1. 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(1) 随机过程与随机序列随机序列的现实随机序列的现实对于一个随机序列，一般只能通过
记录
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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)(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时间序列的统计性质自协方差函数：两个时刻t和s的统计性质时间序列的统计性质时间序列的统计性质自相关函数2. 平稳时间序列2. 平稳时间序列所谓平稳时间序列是指时间序列
{xt, t=0,±1,±2,···}
对任意整数t， ，且满足以下条件：
对任意t，均值恒为常数
对任意整数t和k， r t,t+k只和k有关
随机序列的特征量随时间而变化，称为非平稳序列null平稳序列的特性平稳序列的特性方差
自相关函数：自相关函数的估计自相关函数的估计平稳序列的判断平稳序列的判断0011平稳序列的自相关函数非平稳序列的自相关函数迅速下降到零缓慢下降一类特殊的平稳序列
——白噪声序列一类特殊的平稳序列
——白噪声序列随机序列{xt}对任何xt和xK都不相关，且均值为零，方差为有限常数
正态白噪声序列：白噪声序列，且服从正态分布3. 随机时间序列模型3. 随机时间序列模型自回归模型（AR）
移动平均模型（MA）
自回归—移动平均模型（ARMA）(1) 自回归模型及其性质(1) 自回归模型及其性质定义
平稳条件
自相关函数
偏自相关函数
滞后算子形式① 自回归模型的定义① 自回归模型的定义描述序列{xt}某一时刻t和前p个时刻序列值之间的相互关系
随机序列{εt}是白噪声且和前时刻序列xk （k
q举例举例10ρkk0.5123null的序列yt-1135t③ 滞后算子形式③ 滞后算子形式其中AR(p)与MR(q)的比较AR(p)与MR(q)的比较AR(1)MR(1)(3) 自回归移动平均模型(3) 自回归移动平均模型定义
性质
滞后算子形式① 自回归移动平均模型① 自回归移动平均模型自回归模型与移动平均模型的综合计为ARMA(p,q)② ARMA(p,q)的性质② ARMA(p,q)的性质ARMA(p,q)兼有AR (p)和ARMA(q)的性质
平稳条件：与AR (p)相同
ARMA(1,1)
平稳条件ARMA(1,1)的自相关函数ARMA(1,1)的自相关函数自协方差函数ARMA(1,1)的自相关函数ARMA(1,1)的自相关函数ARMA(p,q)的自相关函数与AR(p)一样，具有拖尾性③ 滞后算子形式③ 滞后算子形式性质总结性质总结三. 时间序列模型的估计和预测三. 时间序列模型的估计和预测模型识别与参数估计
时间序列预测1.模型识别与参数估计1.模型识别与参数估计模型识别
参数估计
阶数的确定
模型检验null模型识别参数估计模型检验确定模型具体形式判断模型是否可取是否(1) 模型识别(1) 模型识别自相关函数截尾——MA(q)
自相关函数拖尾
偏自相关函数截尾——AR(p)
偏自相关函数拖尾——ARMA(p,q)(2) 模型参数估计(2) 模型参数估计AR(p)的最小二乘估计
ARMA(p,q)的最小二乘估计① AR(p)的最小二乘估计① AR(p)的最小二乘估计普通最小二乘法② ARMA(p,q)的最小二乘估计② ARMA(p,q)的最小二乘估计非线性最小二乘估计(3) 模型阶数的确定(3) 模型阶数的确定——MA(q)或AR(p)
自相关函数的截尾
偏自相关函数的截尾
模型阶数的确定——ARMA(p,q)模型阶数的确定——ARMA(p,q)AIC准则 (Akaike info criterion)
选择使AIC最小的(p,q)组合(4) 模型的检验(4) 模型的检验目的与标准：残差项是否为白噪声序列K是自相关函数的个数2. 时间序列模型预测2. 时间序列模型预测AR(1)时间序列模型预测时间序列模型预测MA(1)时间序列模型预测时间序列模型预测ARMA(1,1)四.非平稳时间序列与协整四.非平稳时间序列与协整单整
虚假回归
协整
误差修正模型非平稳时间序列举例非平稳时间序列举例随机游走
随机游走序列的方差无穷大(1)单整(1)单整差分：用变量 的当期值减去其滞后值而得到新序列的
方法
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单整：若一个非平稳的时间序列 必须经过d次差分之后才能变换成一个平稳的ARMA时间序列，则称 具有d阶单整性。记作
单整性也称齐次非平稳性单整自回归移动平均模型单整自回归移动平均模型随机时间序列 经过d次差分后变换成一个p阶自回归、q阶移动平均的平稳序列，则称 为单整自回归移动平均序列，记作ARIMA(p,d,q)
也称为d阶齐次非平稳时间序列，求和自回归移动平均序列，或综合自回归移动平均序列，或单积自回归移动平均序列(2)虚假回归(2)虚假回归两个相互独立的非平稳序列，如
对 和 的一个现实，作如下一元线性回归：
和 相互独立，因此应该有
但如果假设检验的结果是 ，即T检验显著，这就是虚假回归问
题
快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题
。虚假回归的原因虚假回归的原因当两个相互独立的I(1)序列进行回归时，回归系数的t统计量不服从通常意义的t分布，而是发散的（服从维纳Wiener过程函数分布）(3)协整(3)协整若时间序列
一般来说，若
但如果 的单整阶数小于d，则称 和 存在协整关系协整的经济含义是什么？协整的经济含义是什么？协整是对非平稳的经济变量长期均衡关系的统计描述
均衡是一种状态，当一个经济系统达到均衡时将不存在破坏均衡的内在机制
当系统偏离均衡点时，平均来说，系统将在下一期移向均衡点(4)误差修正模型(4)误差修正模型短期波动误差修正项，反映y和z的长期均衡关系
浙公网安备 33021202002483