时间序列分析第五章.pptx

时间序列分析第五章;;本章结构;5.1差分运算;差分运算的实质;Cramer分解定理（1961）;差分方式的选择;例5.1;差分前后时序图;例5.2;差分后序列时序图;例5.3;差分后序列时序图;过差分;例5.4;比较;本章结构;5.2ARIMA模型;ARIMA模型结构;ARIMA模型族;随机游走模型(randomwalk);ARIMA模型的平稳性;ARIMA模型的方差齐性;ARIMA模型建模步骤;例5.6;一阶差分序列时序图;一阶差分后序列白噪声检验;一阶差分序列自相关图;拟合ARMA模型;建模;ARIMA模型预测;ARMA（p，q）传递形式与逆转形式;预测值;例5.7;预测值;计算置信区间;例5.6续：对中国农业实际国民收入指数序列的预测;疏系数模型;疏系数模型类型;例5.8;一阶差分;自相关图;偏自相关图;利用ma（6）拟合1,2,3,6均不显著;建模;季节模型;简单季节模型;例5.9;差分平稳;白噪声检验;差分后序列自相关图;差分后序列偏自相关图;模型拟合;模型检验;拟合效果图;乘积季节模型;例5.10:拟合1948——1981年美国女性月度失业率序列(附录1.17);差分平稳;差分后序列自相关图;差分后序列偏自相关图;简单季节模型拟合结果;乘积季节模型拟合;模型检验;乘积季节模型拟合效果图;本章结构;5.3Auto-Regressive模型;Auto-Regressive模型结构;对趋势效应的常用拟合方法;对季节效应的常用拟合方法;例5.6续;趋势拟合;趋势拟合效果图;残差自相关检验;Durbin-Waston检验（DW检验）;DW统计量;DW统计量的判定结果;例5.6续;DW检验结果;Durbinh检验;例5.6续;Dh检验结果;残差序列拟合;例5.6续;残差序列自相关图;残差序列偏自相关图;模型拟合;第87页,共117页，星期六，2024年，5月;第88页,共117页，星期六，2024年，5月;第89页,共117页，星期六，2024年，5月;第90页,共117页，星期六，2024年，5月;第91页,共117页，星期六，2024年，5月;第92页,共117页，星期六，2024年，5月;第93页,共117页，星期六，2024年，5月;第94页,共117页，星期六，2024年，5月;例5.6;三个拟合模型的比较;本章结构;5.4异方差的性质;异方差直观诊断;残差图;残差平方图;例5.11;一阶差分后残差序列图;Eviews命令;第105页,共117页，星期六，2024年，5月;第106页,共117页，星期六，2024年，5月;一阶差分后残差平方图;异方差处理方法;本章结构;5.5方差齐性变换;转换函数的确定原理;??用转换函数的确定;例5.11续;对数序列时序图;一阶差分后序列图;白噪声检验;拟合模型口径及拟合效果图