§4 模型定阶.doc

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2017-08-16 发布于天津
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第四章平稳时间序列模型的建立本章讨论平稳时间序列的建模问题也就是从观测到的有限样本数据出发通过模型的识别模型的定阶参数估计和诊断校验等步骤建立起适合的序列模型学习重点为模型的识别和模型的检验第一节模型识别识别依据模型识别主要是依据和的拖尾性与截尾性来完成常见的一些类型的和的统计特征在下表中列出可供建模时进行对照选择表过程与其自相关函数偏自相关函数特征模型自相关函数特征偏自相关函数特征缓慢地线性衰减若平滑地指数衰减若正负交替地指数衰减若时有正峰值然后截尾若时有负峰值然后截尾若时有正峰值然后截尾若时

第四章平稳时间序列模型的建立本章讨论平稳时间序列的建模问题，也就是从观测到的有限样本数据出发，通过模型的识别、模型的定阶、参数估计和诊断校验等步骤，建立起适合的序列模型。学习重点为模型的识别和模型的检验。第一节模型识别识别依据模型识别主要是依据SACF和SPACF的拖尾性与截尾性来完成。常见的一些ARMA类型的SACF和SPACF的统计特征在下表中列出，可供建模时，进行对照选择。表 ARIMA过程与其自相关函数偏自相关函数特征模型自相关函数特征偏自相关函数特征 ARIMA(1,1,1) ( xt = (1( xt-1 +