arma(p,q)
注：arma(p,q)模型就是ar(p)和ma(q)模型的組合，更普遍的一類模型。
模型特徵：
趨勢性：無
隨機性：有
arma(1,1)模型
一階自回歸移動平均模型
模型的表述 ：
該模型在t+1時的情形：
arma(1,1)的序列相關性
通過檢視自相關函式acf和偏自相關函式pacf識別相關性
acf呈指數下降趨勢
pacf呈現指數下降趨勢
如何識別乙個arma的階數p和q
由於acf與pacf均呈現指數下降，判斷階數需要靠不斷嘗試
在模型的不同嘗試中，通過選擇aic較小的為最優模型
arima是在arma基礎上發展而來的更加綜合性的模型,體現為:
趨勢性 序列相關性 隨機性
arima是不平穩的時間序列，不能直接用arma建模
arima 模型
差分後的arima即為乙個arma模型
利用acf和pacf影象判定階數 arima(1,1,0)
時間序列ARMA中p，q選擇
對平穩時間序列yn，求得其自相關函式 acf 和偏自相關函式 pacf 序列。若pacf序列滿足在p步截尾，且acf序列被負指數函式控制收斂到0，則yn為ar p 序列。若acf序列滿足在q步截尾，且pacf序列被負指數函式控制收斂到0，則yn為ma q 序列。若acf序列和pacf序列滿足皆不截尾...
ARMA模型的識別
在對時間序列分析的時候，可能會經常用到arma模型，其中p和q的值到底如何確定，有些書講的不是太明白，只是講到截尾和拖尾，至於到底如何判斷，請看如下詳細解釋 1 p是自相關ar模型的係數，而q是ma模型的係數 2 在eviews模型中會做出乙個時間序列的自相關和偏相關圖表，這個表是判斷p和q值的依據...
時間序列回歸模型
一 干擾型別 a 一般干擾 長期,i 短期,i 脈衝響應,只在 時刻為1 干擾模型 一般認為是影響其均值 可以模擬為 1及 或 的 模型 二 檢驗異常值 如果是可加異常值 寫成無窮ar模型 模型yt et pi1 yt 1 pi2 yt 2 其中 t yt wpt t 那麼,殘差 at有,at w ...