时间序列分析讲义(3)
金融时间序列讲义第三章
第三章 趋势模型的拟合
本章内容
1.正确理解趋势平稳和差分平稳的概念; 2.掌握不同趋势的剔出方法; 3.掌握单位根的检验方法; 4.掌握ARIMA 模型的拟合方法。
第一节 趋势平稳与差分平稳
1.1 时间序列的分解
1. 确定性序列与随机序列的定义
对任意序列{}t y 而言,令t y 关于q 期之前的序列值作线性回归
t q t q t t y y y υααα++++=--- 1210
其中}{t υ为回归残差序列,2
)(q t Var τυ= 。
若0lim 2
=∞
→q
q τ,则{}t y 确定性序列, 若)(lim 2
t q
q y Var =∞
→τ,则{}t y 称为随机序列,
2. 时间序列的分解 Wold 分解定理(1938)
对于任何一个离散平稳过程}{t x 它都可以分解为两个不相关的平稳序列之和,其中一个为确定性的,另一个为随机性的,不妨记作
t t t V x ξ+=
其中: }{t V 为确定性序列,{}t ξ 随机序列,∑∞
=-=0j j t j t εϕξ,它们需要满足如下
条件:
(1) ∞<=∑∞
=0
20,1j j ϕϕ (2){}),0(~2
εσεW N t
(3)s t V E s t ≠∀=,0),(ε
Cramer 分解定理(1961)
任何一个时间序列}{t x 都可以分解为两部分的叠加:其中一部分是由多项式决定的确定性趋势成分,另一部分是平稳的零均值误差成分,即t t t x εμ+=
∑==d
j j j t t 0
βμ是确定性趋势, t t a B )(ψ=ε是随机性影响
时间序列模型的特征讲义
时间序列模型的特征讲义
时间序列模型特征讲义
1. 数据的趋势性特征:时间序列模型通常需要分析数据的趋势性,即数据是否存在明显的上升或下降趋势。有三种常见的数据趋势性特征:
a. 上升趋势:数据随时间逐渐增加。
b. 下降趋势:数据随时间逐渐减少。
c. 平稳趋势:数据在长期内保持相对稳定,没有明显的上升
或下降趋势。
2. 数据的季节性特征:某些数据在特定的时间段内会有重复的模式出现,这种特征被称为季节性特征。常见的季节性特征包括:
a. 季节性上升:数据在特定时间段内逐渐增加。
b. 季节性下降:数据在特定时间段内逐渐减少。
c. 季节性波动:数据在特定时间段内上升和下降交替出现。
3. 数据的周期性特征:周期性特征是指数据在一定时间间隔内出现循环模式的情况。与季节性特征不同,周期性特征在更长的时间尺度上存在。常见的周期性特征包括:
a. 周期性上升:数据在一定时间间隔内逐渐增加。
b. 周期性下降:数据在一定时间间隔内逐渐减少。
c. 周期性波动:数据在一定时间间隔内上升和下降交替出现。
4. 数据的随机性特征:除了趋势性、季节性和周期性特征外,数据可能还包含随机性特征。随机性特征表示数据在某一时间点的取值不受前一时间点的取值影响,具有随机性。随机性特征使得时间序列模型无法准确预测未来的取值,需要通过其他方法进行处理。
5. 数据的自相关性特征:自相关性特征描述了数据点与其过去时间点的相关性。自相关性越高,当前数据点与其过去时间点的关系越密切,可以通过自相关函数(ACF)进行衡量。自相关性特征在时间序列模型中通常用于选择合适的滞后阶数(lag order)。
时间序列分析方法 第3章 平稳ARMA模型
第三章 平稳ARMA 过程
一元ARMA 模型是描述时间序列动态性质的基本模型。通过介绍ARMA 模型,可以了解一些重要的时间序列的基本概念。
§3.1 预期、平稳性和遍历性 3.1.1 预期和随机过程
假设可以观察到一个样本容量为T 的随机变量t Y 的样本:
},,,{21T y y y
这意味着这些随机变量之间的是相互独立且同分布的。
例3.1 假设T 个随机变量的集合为:},,,{21T εεε ,),0(~2σεN i 且相互独立,我们称其为高斯白噪声过程产生的样本。
对于一个随机变量t Y 而言,它是t 时刻的随机变量,因此即使在t 时刻实验,它也可以具有不同的取值,假设进行多次试验,其方式可能是进行多次整个时间序列的试验,获得I 个时间序列:
+∞=-∞=t t t y }{)1(,+∞=-∞=t t t y }{)2(,…,+∞=-∞=t t I t y }{)(
将其中仅仅是t 时刻的观测值抽取出来,得到序列:},,,{)()2()1(I t t t y y y ,这个序列便是对随机变量t Y 在t 时刻的I 次观测值,也是一种简单随机子样。
定义3.1 假设随机变量t Y 是定义在相同概率空间},,{P Ω上的随机变量,则称随机
变量集合},2,1,0,{ ±±=t Y t 为随机过程。
例3.2 假设随机变量t Y 的概率密度函数为: ]21
exp[21)(22t t Y y y f t σσ
π=
此时称此时密度为该过程的无条件密度,此过程也称为高斯过程或者正态过程。 定义3.2 可以利用各阶矩描述随机过程的数值特征: (1) 随机变量t Y 的数学期望定义为(假设积分收敛):
时间序列模型讲义
时间序列模型讲义
时间序列模型讲义
一、概念介绍
时间序列模型是一种用于分析和预测时间上变化的数据模型。它是一种建立在时间序列数据上的数学模型,旨在揭示时间序列中的隐藏规律和趋势,并利用这些规律和趋势进行预测和决策。
二、时间序列的特征
时间序列数据具有以下几个主要特征:
1. 时间相关性:时间序列数据中的观测值在时间上是相关的,前一个时刻的观测值往往会影响后续时刻的观测值。
2. 趋势性:时间序列数据往往具有明显的趋势性,即观测值随时间呈现出递增或递减的趋势。
3. 季节性:时间序列数据中可以存在固定的周期性变化,比如月份、季节、一周等周期性变化。
4. 周期性:时间序列数据中可能存在非固定的周期性变化,比如经济周期、股票市场周期等。
三、时间序列模型的构建过程
时间序列模型的构建过程主要包括以下几个步骤:
1. 数据探索和预处理:对时间序列数据进行可视化和探索,查看数据的分布、趋势和周期性等特征,并进行缺失值处理、异常值处理等预处理操作。
2. 模型选择:选择适合数据特征的时间序列模型,常用的模型包括移动平均模型(MA模型)、自回归模型(AR模型)和
自回归移动平均模型(ARMA模型)等。
3. 参数估计:利用已选定的时间序列模型,对模型中的参数进行估计,通常采用极大似然估计或最小二乘估计等方法。
4. 模型诊断:对估计得到的时间序列模型进行诊断,检验模型是否满足统计假设,例如模型的残差序列是否具有零均值和白噪声等特征。
5. 模型评价和预测:通过对模型在历史数据上的拟合程度进行评价,选择最优的模型,并利用该模型对未来的数据进行预测和决策。
时间序列分解法和趋势外推法讲义
时间序列分解法和趋势外推法讲义
一、时间序列分解法
时间序列分解法是将一个时间序列数据分解为几个不同的成分,从而更好地理解和预测时间序列的趋势和季节性。时间序列可以包含趋势(Trend)、季节性(Seasonality)、周期性(Cyclical)和随机性(Irregularity)等多个成分。
时间序列分解法的步骤如下:
1. 平滑法:首先对原始数据进行平滑操作,以去除季节性和随机性的影响。常用的平滑方法有简单平均法、加权平均法和指数平滑法等。
2. 趋势估计:通过对平滑后的序列进行趋势估计,得到时间序列的趋势线。常用的趋势估计方法有移动平均法、自回归法和多项式拟合法等。
3. 季节性调整:将平滑后的序列减去趋势线,得到季节性成分。季节性成分可以用于对未来季节性的预测。
4. 周期性调整:将季节性成分减去周期性成分,得到去除季节性和周期性的序列。
5. 随机性分析:对去除季节性和周期性的序列进行随机性分析,以检查是否存在随机性波动。
时间序列分解法的优点是能够更好地理解时间序列的组成成分,并且能够提供对未来趋势和季节性的预测。然而,该方法的缺点是对于包含较多周期性成分的序列,可能无法准确地分解出趋势和季节性等成分。
二、趋势外推法
趋势外推法是利用时间序列数据中的趋势成分进行未来数值的预测。该方法假设时间序列的趋势相对稳定,根据过去的趋势发展,推断未来的发展方向。
趋势外推法的步骤如下:
1. 趋势估计:首先对时间序列进行趋势估计,得到趋势线。常用的趋势估计方法有移动平均法、自回归法和多项式拟合法等。
2. 趋势外推:根据趋势线的发展趋势,预测未来的数值。可以利用历史数据的增长速率进行线性外推,也可以利用拟合的趋势函数进行非线性外推。
一元时间序列分析方法讲义
一元时间序列分析方法讲义
一元时间序列分析方法讲义
一、引言
时间序列是指按照时间次序排列的一组数据序列,可以用来分析时间的演变规律和预测未来的趋势。一元时间序列分析方法是指只包含一个时间序列的分析方法。本讲义主要介绍一元时间序列分析的基本原理和方法。
二、时间序列的基本特征分析
1. 趋势性:时间序列中的数据是否存在长期的趋势变化,可以通过绘制时间序列图来观察。
2. 季节性:时间序列中的数据是否存在周期性变化,可以通过绘制季度图来观察。
3. 微波性:时间序列中的数据是否存在短期的波动,可以通过绘制自相关图来观察。
三、平稳性检验
平稳性是指时间序列的均值和方差是否保持不变,如果时间序列是非平稳的,我们需要对其进行差分处理。常用的平稳性检验方法有:
1. 自相关图:观察自相关图中的波动程度,如果波动幅度较大,则说明时间序列是非平稳的。
2. 单位根检验:包括ADF检验和KPSS检验,判断时间序列
是否具有单位根,从而确定时间序列是否平稳。
3. Hurst指数检验:通过计算时间序列的Hurst指数,来判断
时间序列是否具有自相关性。
四、分解时间序列
将时间序列分解为趋势、季节和残差三个部分,可以通过以下方法进行分解:
1. 经验模态分解法(EMD):通过将时间序列分解为多个固
有模态函数(IMF)的和,来获取时间序列的趋势和季节成分。
2. X-11分解法:将时间序列分解为长期趋势、季节和残差部分,并通过迭代的方式调整季节性因素,以得到更准确的分解结果。
五、时间序列的平滑处理
平滑处理可以通过某种函数或方法将时间序列数据进行平滑,常用的平滑方法有:
时间序列分析讲义
(以上原始数据略)
时间序列分析讲义
例2.3时序图
时间序列分析讲义
wk.baidu.com
例2.3自相关图
时间序列分析讲义
例2.4时序图
时间序列分析讲义
例2.4 自相关图
时间序列分析讲义
例2.5时序图
时间序列分析讲义
例2.5自相关图
时间序列分析讲义
lim
k
k
0
即间隔时间很长时,则相关性趋弱。
时间序列分析讲义
满足下列条件的随机序列称为白噪声序列,也称
为纯随机序列:
1) EXn 0, nT
2)(n,n
k)
0 1
k 0, k 0
注1:白噪声序列也是平稳时间序列中的特例.
注2:由于白噪声序列不同时刻的值相互独立,那么 这样的序列数值不能对于将来进行推断与预测,所以 白噪声是不能建立模型的。
– 由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能,因此在进 行海量数据的时间序列分析时它具有其它统计软件无 可比拟的优势
时间序列分析讲义
时间序列分析方法,是对非白噪声且无周期性的 的平稳时间序列直接建立模型的。
因此在建模之前需要做的预处理:
1、做纯随机性检验, 若是纯随机性序列,终止建模。
2、对时间序列做平稳性检验, 若非平稳,需做平稳化处理。
时间序列分解法和趋势外推法讲义
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测
7.3 样本序列具有线性趋势的外推预测 • 线性趋势方程:
a, b 是常数,当t增加一个单位时间时, 就有增量b.
7.3 样本序列具有线性趋势的外推预测 • 1. 二次滑动平均预测法
4.1 时间序列分解法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
7.2 样本序列具有非水平趋势的外推预测 2. 指数平滑预测法
时间序列预测法是市场发展趋势预测中 常用的一种方法。
随着时Leabharlann Baidu的推移,市场供求也在不断 地发生着变化。市场供求的变化一般受两类因 素的影响:
一类是对市场供求起主导作用的规律性因素; 另一类是对市场供求起辅助性和临时性作用的 偶然性因素。
时间序列预测法假定市场供求只受规律 性因素的支配,因而与时间序列密切相关。
一、时间序列的分解 经济时间序列的变化受到长期趋势、季节变
动、周期变动和不规则变动这四个因素的影响。 其中: (1) 长期趋势因素(T)
反映了经济现象在一个较长时间内的发展方向 ,
2020中级经济师考试基础网课精讲班讲义第100讲第27章时间序列分析-第3节1
第三节时间序列的速度分析
【本节知识点】
【知识点1】发展速度与增长速度
【知识点2】平均发展速度与平均增长速度
【知识点3】速度的分析与应用
【本节知识点详解】
【知识点1】发展速度与增长速度
一、发展速度
例题精讲
【真题•2016单选】时间序列分析中,报告期水平与某一固定时期水平的比率是()。
A.定基发展速度
B.环比发展速度
C.环比增长速度
D.定基增长速度
【答案】A
【解析】定基发展速度是报告期水平与某一固定时期水平的比率。
2.定基发展速度与环比发展速度的关系
例题精讲
【真题•2018单选】我国国内旅游总花费2014年为30311 .9亿元,2015年为34195.1亿元,则国内旅游总花费2015年的环比发展速度为()。
A.1281%
B. 1.77%
C. 112.81%
D. 101.77%
【答案】C
【解析】环比发展速度=报告期水平/基期水平=34195.1/30311 .9╳100%=112.81%
【例题•单选】已知某城市商品住宅平均销售价格2006年、2007年、2008年连续三年环比发展速度分别为101%、106%、109%,这三年该城市商品住宅平均销售价格的定基发展速度为()。
A.101%×106%×109%
B.101%+106%+109%
C.(1%×6%×9%)+1
D.101%×106%×109% -1
【答案】A
【解析】定基发展速度=环比发展速度连乘积,所以定基发展速度=101%×106%×109% 【真题•2005年、2006年、2007年单选】以2000年为基期,我国2002、2003年广义货币供应量的定基发展速度分别是137.4%和164.3%,则2003年与2002年相比的环比发展速度是()。
《时间序列分析》讲义 第三章 平稳时间序列分析
(2)xt 1.1xt1 t
(4)xt xt1 0.5xt1 t
判别方法
特征根判别 平稳域判别 AR(1)模型平稳条件 AR(2)模型平稳条件
特征根判别
AR(p)模型平稳的充要条件是它的 p个特征根都在单位圆内
根据特征根和自回归系数多项式 的根成倒数的性质,等价判别条 件是该模型的自回归系数多项式 的根都在单位圆外
延迟算子的定义 延迟算子的性质 用延迟算子表示差分运算
延迟算子的定义
延迟算子类似于一个时间指针,当前序 列值乘以一个延迟算子,就相当于把当 前序列值的时间向过去拨了一个时刻
记B为延迟算子,有
xtp B p xt ,p 1
延迟算子的性质
B0 1
B(c xt ) c B(xt ) c xt1, c为任意常数
12 42
2
2 1
12 42
2
{1,2 2 1,且2 1 1}
例3.1平稳性判别
模 型
特征根判别
(1)
1 0.8
(2)
1 1.1
(3)
1
1 2
i
2
1i 2
(4)
1
1 2
3
2
1 2
3
平稳域判别 0.8 1.1
2 0.5,2 1 0.5,2 1 1.5 2 0.5,2 1 1.5,2 1 0.5
时间序列分析讲义(2)
(3) 最大似然估计法(MLE )
首先大家打开教材第43页看,我们纠正教材中的错误。它说: “对于一组相互独立的随机变量),,2,1(,T t t
x =,当得到一个样本),,,(21T x x x 时,似然函数可表示为
∏===T t t x f x f x f x f T x x x L 1
)()2
()2()1(),,2,1(γγγγγ 式中),,,(21k γγγγ =是一组未知参数”。
我们知道时间序列一般不是独立的,而是相依的离散时间随机过程。因此,得到的样本),,,(21T x x x 不可能是相互独立的,似然函数绝不是以上概率密度乘积的形式。所以,教材中这一段是错误的。
似然函数在估计理论中有着根本的重要性的一个原因是因为“似然原理”。这个原理说:已知假定的模型是正确的,数据非得告诉我们的关于参数的全部包含在似然函数中,数据的所有其他方面是不切题的。
实际上,一般的ARMA 过程(含AR 、MA 过程)参数的最大似 然估计计算过程很复杂。至少有三种方法写出精确的似然函数:向后
预报法、递推预报法、状态空间与卡尔曼(Kalman )滤波法。我们讲只对递推预报法最简要介绍,从而为引出模型选择的AIC 、BIC 信息准则铺平道路。
我们先以最简单的因果的AR(1)过程的MLE 为例,说明MLE 的主要思想。考虑因果的AR(1)过程,满足模型
t
u t X t X +-+=110φφ, ),0(~2σN IID t u , 且11
10t X E =-=φφμ。我们以),1,(2σφμ为三个未知参数,而)1
时间序列分析讲义(2)
(3) 最大似然估计法(MLE )
首先大家打开教材第43页看,我们纠正教材中的错误。它说: “对于一组相互独立的随机变量),,2,1(,T t t
x =,当得到一个样本),,,(21T x x x 时,似然函数可表示为
∏===T t t x f x f x f x f T x x x L 1
)()2
()2()1(),,2,1(γγγγγ 式中),,,(21k γγγγ =是一组未知参数”。
我们知道时间序列一般不是独立的,而是相依的离散时间随机过程。因此,得到的样本),,,(21T x x x 不可能是相互独立的,似然函数绝不是以上概率密度乘积的形式。所以,教材中这一段是错误的。
似然函数在估计理论中有着根本的重要性的一个原因是因为“似然原理”。这个原理说:已知假定的模型是正确的,数据非得告诉我们的关于参数的全部包含在似然函数中,数据的所有其他方面是不切题的。
实际上,一般的ARMA 过程(含AR 、MA 过程)参数的最大似 然估计计算过程很复杂。至少有三种方法写出精确的似然函数:向后
预报法、递推预报法、状态空间与卡尔曼(Kalman )滤波法。我们讲只对递推预报法最简要介绍,从而为引出模型选择的AIC 、BIC 信息准则铺平道路。
我们先以最简单的因果的AR(1)过程的MLE 为例,说明MLE 的主要思想。考虑因果的AR(1)过程,满足模型
t
u t X t X +-+=110φφ, ),0(~2σN IID t u , 且11<φ。则均值为 )(1
10t X E =-=φφμ。我们以),1,(2σφμ为三个未知参数,而)1
时间序列的协整检验与误差修正模型讲义
时间序列的协整检验与误差修正模型讲义
时间序列的协整检验与误差修正模型是在经济学和金融学中广泛使用的方法,用于分析两个或多个变量之间的长期稳定关系。本讲义将介绍协整检验的基本概念和步骤,并讨论误差修正模型的理论背景和实际应用。
一、协整检验
1. 概念与原理
协整是指两个或多个变量之间存在长期稳定的关系,即它们的线性组合是平稳的。协整关系可以用来解释一个变量对另一个变量的影响,并提供长期均衡关系的信息。
协整检验的基本原理是利用单位根检验方法,测试变量是否存在单位根(非平稳性)。如果变量存在单位根,则它们是非平稳的;如果变量不存在单位根,则它们是平稳的。如果变量之间存在协整关系,它们的线性组合将是平稳的。
2. 协整检验的步骤
协整检验的一般步骤如下:
- 收集数据并绘制时间序列图,观察变量之间的趋势和关系;
- 进行单位根检验,常用的方法包括ADF检验、Phillips-Perron检验等;
- 如果变量存在单位根,则进行差分,直到变量变为平稳的;
- 应用最小二乘法等方法,估计协整关系方程;
- 进行残差平稳性检验,确保协整关系的合理性;
- 如果协整关系存在,可以进行模型的进一步分析与应用。
二、误差修正模型(Error Correction Model, ECM)
1. 概念与原理
误差修正模型是一种动态模型,用于解释协整关系的调整速度和误差纠正机制。在误差修正模型中,除了协整关系的线性组合外,还引入了误差修正项,用于捕捉变量之间的短期非平衡关系。
误差修正项反映了系统离开长期均衡后的调整速度,通过估计误差修正项的系数,可以判断系统是否有趋向于均衡的能力。当误差修正项的系数为负数且显著时,表示系统具有自我修复的能力;当系数为零时,表示系统处于长期均衡状态;当系数为正数时,表示系统趋向于进一步偏离均衡。
时间序列分析课件
模型的诊断
残差诊断
检查模型是否符合残差的正态性和 平稳性,如是否存在自相关性等。
精度评估
使用MAPE、RMSE等指标对预测值 和实际值的误差进行评价。
过度拟合
注意模型过度拟合数据,需要在稳 定性和预测精度之间寻找平衡点。
时间序列模型的应用
股票价格的时间序列 分析
利用ARIMA模型对股票价格进行 预测和交易策略的优化。
宏观经济指标的时间 序列分析
理解各项经济数据的趋势和关系, 对政策制定具有重要意义。
人口统计数据的时间 序列分析
预测社会变化,如人口流动、城 市化趋势等。
时间序列分析的未来展望
机器学习与数据挖掘
在更大的数据集上应用机器学习和 数据挖掘技术,进行复杂变量和非 线性关系的预测。
动态因果模型
建立具有时间约束和因果关系的复 杂模型,包括时间滞后、时间间隔 等。
时间序列模型的分类
1
自回归模型
时间序列的当前值受其过去值的影响,是预测未来值的常用模型。
2
移动平均模型
时间序列的当前值受其过去误差的影响,可去除或减少噪声的影响。
3
自回归移动平均模型
将自回归模型和移动平均模型结合,可以更准确地预测未来值。
平稳性检验和差分技术
单位根检验
检验时间序列是否平稳,包括DF检验、ADF检验等。
时间序列协整检验与误差修正模型讲义
t Z t 0 1Wt 2 X t 3Yt
然而,如果Z与W,X与Y间分别存在长期均衡关系:
Zt 0 1Wt v1t
X t 0 1Yt v2t
则非均衡误差项v1t、v2t一定是稳定序列I(0)。于是它们 的任意线性组合也是稳定的。例如
vt v1t v2t Zt 0 0 1Wt X t 1Yt
–在检验是否存在稳定的线性组合时,需通过设置一个变量 为被解释变量,其他变量为解释变量,进行OLS估计并检验 残差序列是否平稳。
– 如果不平稳,则需更换被解释变量,进行同样的OLS估计及相 应的残差项检验。
–当所有的变量都被作为被解释变量检验之后,仍不能得 到平稳的残差项序列,则认为这些变量间不存在(d,d) 阶协整。
• 对它们之间的协整关系进行检验。
两种方法的结论是一致的。
6、JJ检验中的几个具体问题
• 能否适用于高阶单整序列?
– JJ检验只能用于2个或多个I(1)变量的协整检验。 – 对于多个高阶单整序列,采用差分或对数变换等将其变为I(1)
序列,显然是可行的。但是,这时协整以至均衡的经济意义发 生了变化,已经不反映原序列之间的结构关系。
一定是I(0)序列。
由于vt象t一样,也是Z、X、Y、W四个变量的线性组合, 由此vt 式也成为该四变量的另一稳定线性组合。
(1, -0,-1,-2,-3)是对应于t 式的协整向量,(1,0-0,-1,1,-1)是对应于vt式的协整向量。
随机时间序列分析模型讲义
随机时间序列分析模型讲义
【讲义】随机时间序列分析模型
一、引言
随机时间序列分析是一种经济学、统计学和数学领域的重要研究方法,用于描述和预测随机现象(例如经济指标、股票价格)随时间发展的变化规律。本讲义将介绍常见的随机时间序列分析模型。
二、自回归模型(AR)
1. 定义:
自回归模型是一种常见的线性时序模型,它假设当前时刻的数值与过去若干时刻的数值相关。AR(p)模型表示当前时刻的值
与前p个时刻的值相关。
2. 公式:
AR(p)模型的数学公式可表示为:
y_t = c + φ_1 * y_(t-1) + φ_2 * y_(t-2) + ... + φ_p * y_(t-p) + ε_t
其中,y_t代表当前时刻的数值,c为常数,φ_i为自回归系数,ε_t为误差项,服从均值为0,方差为σ^2的正态分布。
3. 参数估计:
通过样本数据拟合AR(p)模型,可使用最小二乘法或极大似然
法估计自回归系数。
三、移动平均模型(MA)
1. 定义:
移动平均模型是一种常见的线性时序模型,它假设当前时刻的数值与过去若干时刻的误差相关。MA(q)模型表示当前时刻的值与过去q个时刻的误差相关。
2. 公式:
MA(q)模型的数学公式可表示为:
y_t = c + ε_t + θ_1 * ε_(t-1) + θ_2 * ε_(t-2) + ... + θ_q * ε_(t-q)
其中,y_t代表当前时刻的数值,c为常数,θ_i为移动平均系数,ε_t为误差项。
3. 参数估计:
通过样本数据拟合MA(q)模型,可使用最小二乘法或极大似
然法估计移动平均系数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第四次作业
第1题 已知某地区每年常驻人口数量近似服从MA (3) 模型(单位:万人)
3212.06.08.0100----+-+=t t t t t Y εεεε,()25,0~N iid t ε。
2002—2004 年的常驻人口数量及1步预测数量下表。
(1)计算此模型的均值函数t Y E 和自相关函数k ρ。(2)预测未来5年该地区常驻人口数量的95%的置信区间。
第2题 一个销售序列的拟合ARIMA (1, 1, 0)模型为
)2,0(IID ~,)1)(43.01(N a a Z B B t t t =--。
已知观测值9.33,4.335049==Z Z 。计算535251,,Z Z Z 的预报值,以及它们的90%置信的预报区间。
第3题 基于样本100,,2,1y y y 估计模型(c2),得到
)
0698.0()1543.0()214.7(19013.0188.026.13t u t Y t t Y +-++=. 在通常的检验水平上(
=α10%,5%,1%)检验该模型是否存在单位根。
◆ 自回归求和移动平均(ARIMA )过程的预测
(实际问题中常用到的补充内容,教材没有。期末必考一题)
回忆在教材的第二章第二节我们学习过ARIMA(p,d,q)过程。 定义 设1≥d 为整数。对时间序列{}
Z t t X ∈,,如果它的d 次向后 差分序列t
X d L t Y )1(:-=是因果平稳的ARMA(p,q)过程,则称{}
t X 是
ARIMA(p,d,q)过程,即满足模型
)2,0(~)(0)1)(()(σφWN t
u t u L t X d L L t X L Θ+=-Φ=*Φ。
其中011)(=---=Φp
x p
x x φφ 的p 个根都在单位圆1||=z 以外,并且
0)(=Φx 与011)(=+++=Θq
x q x x θθ 没有公共根。
由于方程0)1)(()(=-Φ=*Φd x x x 有d 重单位根1=x 位于单位圆
1||=z 上,称{}
t X 是单位根过程,它必然不能是平稳的(既不是因果平
稳的,也不是非因果平稳的)。而ARIMA(p,d,q)过程存在是否可逆的问题。回忆时间序列可逆性的定义。
定义 称(可以是平稳的或非平稳的)时间序列{}
Z t t X ∈,是可逆
的,如果存在数列{}
0,≥j j π满足∞<∑∞
=|0|j
j π以及常数λ,使得
).(0
s m j j
t X j t u ∑∞
=-+=πλ 是白噪声)2,0(σWN 。
可逆性是与因果平稳性没有关联的性质。由于以上ARIMA(p,d,q)
过程可以看作是ARMA(p+d,q)过程
)2,0(~)(0)(σφWN t
u t
u
L t X L Θ+=*Φ,
因此可以通过ARMA 过程可逆性的判定定理去判别ARIMA(p,d,q)过
程的可逆性。
补充推论 以上ARIMA(p,d,q)过程{}
t X 是可逆的,当且仅当方程
011)(=+++=Θq
x q x x θθ 的q 个根都在单位圆1||=z 以外。此时{}
t
X 有唯一的逆转形式
.).(0
)(s m j j
t X j t X L t u ∑∞=-+=*∏+=πλλ,
其中∑=+-=Θ-=q j j
1
10)1(0θφφλ,∑∞=*=*∏0)(j j x j x π满足10=*π和∞<∑∞=*0
||j j π,由)()1)(()()()(x d x x x x x Θ-Φ=Θ*Φ=
*∏唯一确定。 还注意到由于0)1()
11)(1(0)1(=Θ-Φ=∑∞=*=*∏d j j π,且10=*π,因此有
101
-=*-=∑∞=*ππj j 。
注解 设)(t f 是至多1-d 次确定性的(非随机的)多项式。则对以上ARIMA(p,d,q)过程{}
t X ,有
t
u
L t X d L L t f d L t X d L L t f t X d L L )(0)1)(()]
()1()1)[(()]([)1)((Θ+=-Φ=-+-Φ=+-Φφ,
因为0)()1(=-t f d L 。例如,0]22
10[3)1(=++-t t L βββ。所以,
ARIMA(p,d,q)过程可以表示带有确定性多项式趋势的序列,{}
t
X 不能
被t
u L t X d L L )(0)1)((Θ+=-Φφ唯一确定。
注解 对ARIMA(p,d,q)过程{}
t
X 的建模可以先对它进行d 次差分,
然后对差分序列t
X d L t Y )1(:-=建立因果平稳的ARMA(p,q)过程,经
过初步识别、参数估计、用信息准则定阶、诊断式检验的完整步骤。
现在我们开始讨论ARIMA(p,d,q)过程的预测问题。设有ARIMA(p,d,q)过程{}
t X 满足模型
)2,0(~)(0)1)(()(σφIID t
u t
u L t X d L L t X L Θ+=-Φ=*Φ
(加强为独立同分布的白噪声)。其中011)(=---=Φp
x p
x x φφ 与
011)(=+++=Θq
x q
x x θθ 的根都在单位圆1||=z 以外,且没有公共根。
则以上补充推论说{}
t X 是可逆的,并且有唯一的逆转形式(见推论中形式)。由逆转形式可以看出:对∞<≤t 1,如果给定了 ,1
,-t X
t
X (到
无穷远过去)的值,则也给定了 ,1
,-t u
t u (到无穷远过去)的值。