一阶自回归时间序列
@舒绿3917：为什么一阶自回归(序列相关)形式没有截距项 -
汝狮19154475137…… 因为它默认误差项的均值等于零,所以拿到一组时间序列数据后,要减去该组数据的均值之后,再用一阶自回归去拟合.
@舒绿3917：如何用eviews来求解一阶自回归方程 -
汝狮19154475137…… 导入数据到序列rt 回归方程如下 ls rt c r(-1) 回归参数 C的估计系数是a的 r(-1)的系数是 b 如果方程验证R方为1 则是精确解.若不为0.9以上则为估计解(若只是方程求解 则为无解)
@舒绿3917：一个关于时间序列的问题:一阶自相关和一阶自回归过程是一个东西吗?我知道这个问题很无厘头,烦请大虾不吝赐教!!!! - 作业帮
汝狮19154475137…… [答案] 自相关是时刻t和时刻s的序列值之间相关系数,自回归是用时刻t-1(或时刻t-2...)的值预测时间t的值
@舒绿3917：随机游走和单位根的区别 -
汝狮19154475137…… ⑴ 随机时间序列{ }(t=1,2,…)的平稳性条件是:1)均值 ,是与时间t 无关的常数;2)方差 ,是与时间t 无关的常数;3)协方差 ,只与时期间隔k有关,与时间t 无关的常数. 对于随机游走序列 ,假设 的初值为 ,则易知 由于 为一常数,是一个...
@舒绿3917：时间序列预测方法 -
汝狮19154475137…… 所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用烽理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式). 时间序列法, 利用按时间顺序排列的数据预测未来的方法,是一种常用的.事物的发展变化趋势会延续...
@舒绿3917：一个关于时间序列的问题:一阶自相关和一阶自回归过程是一个东西吗? -
汝狮19154475137…… 自相关是时刻t和时刻s的序列值之间相关系数,自回归是用时刻t-1(或时刻t-2...)的值预测时间t的值
@舒绿3917：什么是AR模型,那本书里有介绍呢?有模型的建立方法那种? -
汝狮19154475137…… AR模型,即自回归(AutoRegressive, AR)模型又称为时间序列模型,我自己从字面上的意思理解为某个变量自己的回归,通常可以用AR(p)模型来描述一个平稳序列的自相关结构,定义如下: (1) y(t)=b0+b1x(1t)+...+bkx(kt)+u(t) ,t=1,2,...T (2) u(t)=a1u(t-1)+a2u(t-2)+...+apu(t-p)+e(t)其中,u(t)为回归方程式(1)的扰动项.方程式(2)为扰动项u(t)的p阶自回归模型(AR(p)), e(t)是u(t)为自回归模型的扰动项,且均值为0,方差为常数的白噪声序列,它是因变量真实值和 以解释变量及以前预测误差为基础的预测值之差.
@舒绿3917：自回归滑动平均模型的建模步骤 -
汝狮19154475137…… 主要建模步骤如下:(1)对时间序列进行零均值平稳化处理.变形时间序列一般可分为平稳时间序列和趋势性序列.时间序列的趋势又分为线性趋势和非线性趋势.若变形时间序列为非平稳序列,具有向下或向上的趋势,建模之前需要进行序...
@舒绿3917：回答:⑴ 随机时间序列的平稳性条件是什么?证明随机游走序列不是平稳序列.⑵ 单位根检验为什么从DF检 - 作业帮
汝狮19154475137…… [答案] ⑴ 随机时间序列{ }(t=1,2,…)的平稳性条件是:1)均值 ,是与时间t 无关的常数;2)方差 ,是与时间t 无关的常数;3)协方差 ,只与时期间隔k有关,与时间t 无关的常数. 对于随机游走序列 ,假设 的初值为 ,则易知 由于 为一常数,是一个白噪...
@舒绿3917：非平稳时间序列预测方法有哪些 -
汝狮19154475137…… 1、 时间序列 取自某一个随机过程,如果此随机过程的随机特征不随时间变化,则我们称过程是平稳的;假如该随机过程的随机特征随时间变化,则称过程是非平稳的. 2、 宽平稳时间序列的定义:设时间序列 ,对于任意的 , 和 ,满足: 则...
汝狮19154475137…… 因为它默认误差项的均值等于零,所以拿到一组时间序列数据后,要减去该组数据的均值之后,再用一阶自回归去拟合.
@舒绿3917：如何用eviews来求解一阶自回归方程 -
汝狮19154475137…… 导入数据到序列rt 回归方程如下 ls rt c r(-1) 回归参数 C的估计系数是a的 r(-1)的系数是 b 如果方程验证R方为1 则是精确解.若不为0.9以上则为估计解(若只是方程求解 则为无解)
@舒绿3917：一个关于时间序列的问题:一阶自相关和一阶自回归过程是一个东西吗?我知道这个问题很无厘头,烦请大虾不吝赐教!!!! - 作业帮
汝狮19154475137…… [答案] 自相关是时刻t和时刻s的序列值之间相关系数,自回归是用时刻t-1(或时刻t-2...)的值预测时间t的值
@舒绿3917：随机游走和单位根的区别 -
汝狮19154475137…… ⑴ 随机时间序列{ }(t=1,2,…)的平稳性条件是:1)均值 ,是与时间t 无关的常数;2)方差 ,是与时间t 无关的常数;3)协方差 ,只与时期间隔k有关,与时间t 无关的常数. 对于随机游走序列 ,假设 的初值为 ,则易知 由于 为一常数,是一个...
@舒绿3917：时间序列预测方法 -
汝狮19154475137…… 所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用烽理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式). 时间序列法, 利用按时间顺序排列的数据预测未来的方法,是一种常用的.事物的发展变化趋势会延续...
@舒绿3917：一个关于时间序列的问题:一阶自相关和一阶自回归过程是一个东西吗? -
汝狮19154475137…… 自相关是时刻t和时刻s的序列值之间相关系数,自回归是用时刻t-1(或时刻t-2...)的值预测时间t的值
@舒绿3917：什么是AR模型,那本书里有介绍呢?有模型的建立方法那种? -
汝狮19154475137…… AR模型,即自回归(AutoRegressive, AR)模型又称为时间序列模型,我自己从字面上的意思理解为某个变量自己的回归,通常可以用AR(p)模型来描述一个平稳序列的自相关结构,定义如下: (1) y(t)=b0+b1x(1t)+...+bkx(kt)+u(t) ,t=1,2,...T (2) u(t)=a1u(t-1)+a2u(t-2)+...+apu(t-p)+e(t)其中,u(t)为回归方程式(1)的扰动项.方程式(2)为扰动项u(t)的p阶自回归模型(AR(p)), e(t)是u(t)为自回归模型的扰动项,且均值为0,方差为常数的白噪声序列,它是因变量真实值和 以解释变量及以前预测误差为基础的预测值之差.
@舒绿3917：自回归滑动平均模型的建模步骤 -
汝狮19154475137…… 主要建模步骤如下:(1)对时间序列进行零均值平稳化处理.变形时间序列一般可分为平稳时间序列和趋势性序列.时间序列的趋势又分为线性趋势和非线性趋势.若变形时间序列为非平稳序列,具有向下或向上的趋势,建模之前需要进行序...
@舒绿3917：回答:⑴ 随机时间序列的平稳性条件是什么?证明随机游走序列不是平稳序列.⑵ 单位根检验为什么从DF检 - 作业帮
汝狮19154475137…… [答案] ⑴ 随机时间序列{ }(t=1,2,…)的平稳性条件是:1)均值 ,是与时间t 无关的常数;2)方差 ,是与时间t 无关的常数;3)协方差 ,只与时期间隔k有关,与时间t 无关的常数. 对于随机游走序列 ,假设 的初值为 ,则易知 由于 为一常数,是一个白噪...
@舒绿3917：非平稳时间序列预测方法有哪些 -
汝狮19154475137…… 1、 时间序列 取自某一个随机过程,如果此随机过程的随机特征不随时间变化,则我们称过程是平稳的;假如该随机过程的随机特征随时间变化,则称过程是非平稳的. 2、 宽平稳时间序列的定义:设时间序列 ,对于任意的 , 和 ,满足: 则...
