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arma模型平稳性和可逆性的条件

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  • ARMA 模型(Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:Panel研究中,用于消费行为模式变迁研究;在零售研究中,用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。 ARMA模型三种基本形式 1.自回归模型(AR:Auto-regressive); 如果时间序列yt满足 其中εt是独立同分布的随机变量序列,且满足: E(εt) = 0 则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。 自回归模型的平稳条件: 滞后算子多项式的根均在单位圆外,即φ(B) = 0的根大于1。 2.移动平均模型(MA:Moving-Average)

    如果时间序列yt满足 则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型; 移动平均模型平稳条件:任何条件下都平稳。 3.混合模型(ARMA:Auto-regressive Moving-Average)

    如果时间序列yt满足: 则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。 或者记为φ(B)yt = θ(B)εt

    2023-10-23 19:05:52
  • 模型的平稳条件

    P阶自回归系数多项式

    的根都在单位圆外

    即 模型的平稳性完全由其自回归部分的平稳性决定

    模型的可逆条件

    q阶移动平均系数多项式

    的根都在单位圆外

    即 模型的可逆性完全由其移动平滑部分的可逆性决定

    2023-10-23 19:05:52
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