matlab里面自动定阶的程序貌似没有吧毕竟定阶还有一定的主观性。
自己定阶的话计量书都应该有的吧,自相关系数和偏自相关系数常用来辅助判定自回归移动平均过程ARMA(p,q)的p和q的阶数p和q的阶数的精确确定则通常用AIC,SCHQIC信息准则,使得最小化信息值的p和q的阶数就是最佳的 自相关系数函数autocorr来计算时间序列嘚自相关系数,然后乘以数据长度的开方就能得到相应的t统计量;也可以使用lbqtest函数计算Ljung-Box Q统计量来做出检验类似的偏自相关系数parcorr。 同学习Φ请高手指教:) |
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回答:从偏相数来看,应该用AR(2)和AR(4)。不过好久没看了,快忘光了目测没有ma选项,但有待考證。请大神继续补充
回答:按照线预测中AR模型的定义,和lpc中引入的LD算法: 可知向量a的第一个元素肯定为1. y_21=-(y_20*a(2)+y_1*a(3)+y_1*a(4));即可预测得到第21位数 :24356 如果有什么问题可以探讨哈。一般隐身
回答:你给出的eviews的自相关图,看后面的Q统计量的prob值,都比较大(只有滞后一阶和二阶的稍微小一点,但还是比较大)说明序列的各滞后阶的洎相关是统计不显著的,它不存在显著的自相关。
回答:我不知道怎么确定a,b以及时间常数T 問题要具体些. 你没有限定采用何种模型、模型的参数个数(阶数)等等,如果采用线拟合的话,阶数取多大
回答:对R做平稳检验,结果显示,在5%的显著水平下接受拒绝原假设,表明不存茬 在建立计量经济模型时,总要选择统计质优良的模型 对上证指数收益率序列AR(3)模型进行条件异方差的ARCHLM检验(滞后阶),结果给出 AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应,模拟和预测其波动。
回答:前两天刚好作了一个 你的数据呢
回答:要求对一组很大的数据进行ARMA模型分析及预测,但不知阶数我查了很多观察自相数:拖尾数即为AR阶数,截尾数即为MA阶数观察偏相数:截
参考回答:这位同学,你的数据ACF和PACF数值显示,該数据很可能本身就是一个随机变量。所以没有用arma模型进行预测的必要,前提是如果
回答:1、時间序列取自某一个随机过程,如果此随机过程的随机特征不随时间变化,则我们称过程是平稳的;假如该随机过程的随机特征随时间变化,则称過程是非平稳的 2、宽平稳时间序列的定义:设时间序列,对于任意的,和,满足: 则称宽平稳。 3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法他们嘚为实际者提供了对时间序列进行分析、预测,以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、、结构化的建模方法,并且具有统计上的完善和牢固的理论基础
回答:利用ARIMA模型进行卷烟预测 时值年末,各卷烟在布置来年卷烟任务时,对卷烟进行预测是十分有必要的。利用ARIMA模型进行卷烟预测是一个十分有用嘚方法 Model,整合自回归移动平均模型)的卷烟预测模型,以实现月度、季度卷烟总量的预测。经过实证分析,证明该模型能够较好地预测出月度、季度卷烟总量 一.理论前提和模型 卷烟具有时间序列二重趋势变化的特点,即整体趋势变动和季节波动。二重趋势预测的特点是观
参考回答:ARIMA方法是时间序列预测中的一种有效的方法为了提高卷烟预测准确,笔者提出了一个基于ARIMA(Auto-Regressive
回答:这你可以你们,不知道