时间序列分析（二）:AR 模型
首先介绍AR(p)过程，其数学表示为一个时间序列，满足一定条件的线性关系，且受到白噪声的影响。若满足一定特征方程，这个过程被认为是平稳的。
进一步地，我们讨论了均值为零的AR(p)过程，以及如何通过Yule-Walker方程组来求解自相关系数。通过递推关系，我们可以计算出各阶自相关系数，为后续分析提供依据。
随后，我们对平稳的AR(1)和AR(2)过程进行了详细解析，包括它们的性质，如均值、方差等，并给出实际模拟的例子来直观展示过程的动态特性。
在识别AR模型的阶数时，我们介绍了两种方法：样本偏自相关系数和AIC准则。通过这些工具，我们可以确定合适的模型阶数，以确保模型的准确性。
接下来，我们探讨了参数的估计方法，包括最小二乘估计和极大似然估计，并通过实例展示如何在R环境中实现这些估计。
为了验证模型的合理性，我们使用自相关系数图和Ljung-Box检验来检查残差的独立性。通过这些检验，我们可以判断模型是否有效。
预测是时间序列分析中的关键步骤。我们详细解释了如何根据模型预测未来的数据点，并计算预测误差的标准差，以评估预测的准确性。
最后，我们通过一个实际案例展示了AR模型的建模过程，包括数据读取、绘制时序图、计算自相关系数、进行Ljung和Box检验、参数估计、模型检验，以及预测未来数据点的方法。
时间序列分析:求理论偏自相关系数
1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数:r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX(t)][X(t+k)-EX(t+k)]2、平稳时间序列的方差相等DX(t)=DX(t+k)=σ2，所以DX(t)*DX(t+k)=σ2*σ2，所以[DX(t)*DX(t+k)]^0.5=σ2 而r(0)=r(t,t)=E[X(t)-EX(t)][...
时间序列主要作用
时间序列分析在社会经济研究中扮演着至关重要的角色。首先，它作为一种强大的工具，能够揭示各类社会经济现象的发展轨迹，通过描绘现象的变化状态和最终结果，帮助我们深入理解这些现象的动态演变过程。其次，时间序列分析有助于我们揭示现象的长期趋势和短期变化速度，这对于政策制定者和经济学家来说，是预测...
16种常用的数据分析方法-时间序列分析
时间序列分析时的主要考虑的因素是：l长期趋势(Long-term trend) 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。l季节性变动(Seasonal variation)按时间变动，呈现重复性行为的序列。季节性变动通常和日期或...
统计基础知识-7.4时间序列的分解
时间序列分解详解在处理具有规律性的时间序列时，首要任务是识别和分析其确定性成分。确定性时间序列分析关注的是去除随机干扰后的规律，如趋势和周期模式。分解时间序列的基本概念是将其拆分为四个基本部分：长期趋势（Trend）: 长期的上升或下降趋势，表示为Yt = f(T)季节性（Seasonal Variation）: 与...
时间序列的分析模型
- Y 表示总量指标，其计量单位与 T 相同。- S、C、I 分别代表长期趋势产生的正负偏差。2. 乘法模型：Y = T × S × C × I - Y 和 T 具有相同的计量单位，表示总量指标。- S、C、I 表示原时间序列指标增加或减少的百分比。以上两种模型在时间序列分析中广泛应用，以确保数据的准确性和...
学习笔记(时间序列)
学习笔记（时间序列）概述了时间序列分析的核心概念和应用，它是一种通过时间顺序记录和分析统计指标变化的方法，有助于揭示现象随时间发展的规律和预测未来趋势。时间序列分析包括描述性统计、趋势分析、季节性和周期性分析，以及预测，广泛应用于经济等领域。时间序列分析的基本要素包括长期趋势、季节性变动、...
如何确定线性平稳时间的序列分析?
线性平稳时间序列分析是一种统计方法，用于分析具有时间依赖性的数据。在这种方法中，我们假设数据是由一个线性过程生成的，并且这个过程在时间上是平稳的。这意味着数据的统计特性（如均值、方差和自相关）不随时间变化。为了确定一个时间序列是否是线性平稳的，我们可以遵循以下步骤：观察时间序列图：首先，...
时间序列的分析模型
时间数列的组合模型1 加法模型：Y=T+S+C+I (Y,T 计量单位相同的总量指标)(S,C,I 对长期趋势产生的或正或负的偏差)2 乘法模型：Y=T·S·C·I(常用模型) (Y,T 计量单位相同的总量指标)(S,C,I 对原数列指标增加或减少的百分比)
时间序列在建模前需要对数据做哪些检验
时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（如非线性最小二乘法）进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、...
时间序列的四个成分
时间序列数据包含了历史信息，通过对这些数据进行统计分析，可以发现隐藏在其中的趋势和模式。利用这些趋势和模式，可以对未来的发展进行预测。例如，在经济学中，通过分析历史上的GDP数据，可以预测未来的经济增长。2、理解数据背后的原因 时间序列数据中的模式和趋势可能受到多种因素的影响。通过时间序列分析...
查莫宁神： 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.
文山县18070886057： 金融时间序列分析用R语言建立AR模型?! - ？
查莫宁神： 对R做平稳性检验,结果显示,在5%的显著性水平下接受拒绝原假设,表明不存在 ... 在建立计量经济模型时,总要选择统计性质优良的模型 对上证指数收益率序列AR(3)模型进行条件异方差的ARCHLM检验(滞后8阶),结果给出 AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应,模拟和预测其波动性.
文山县18070886057： 时间序列分析与现代谱估计(关于时间序列分析与现代谱估计的简介) ？
查莫宁神： 1、本书系统地讲述了时间序列分析的基本理论、建模步骤、预测方法以及现代谱估... 第3章介绍常用的时间序列模型,包括自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型、自...
文山县18070886057： 如何确定AR(p)MA(q)模型中的p和q的值? - ？
查莫宁神： 在对时间序列分析的时候,可能会经常用到ARMA模型,其中p和q的值到底如何确定,有些书讲的不是太明白,只是讲到截尾和拖尾,至于到底如何判断,请看如下详细解释: 1、p是自相关AR模型的系数,而q是MA模型的系数. 2、在...
文山县18070886057： 如何使用SPSS做时间序列分析 - ？
查莫宁神： 1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑,从而获得其变化规律和趋势,并以此对未来的经济数据进行推断和预测.2.操作步骤3.看看结果吧4.arima称为自动回归移动平均模型,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列.5.看看结果2.季节分解11.季节性变动指由于季节因素导致的时间序列的有规则变动.主要方法包括按月或季平均法和移动平均趋势剔除法.
文山县18070886057： 哪些中小学知识点可以做成AR模型,它们都有什么特点 - ？
查莫宁神： 一、AR(autoregressive models)模型 讲解:和前面的趋势模型一样,趋势模型不好就要做AR模型,但是AR模型的好坏需要检验,需要三个检验条件:只有三个检验条件的都满足,AR模型才是一个好的模型,才能够用来找到时间序列的规律....
文山县18070886057： 如何使用eviews对时间序列进行预测ar模型 - ？
查莫宁神： 时间序列预测的话,点击forecast
文山县18070886057： 如何用AR模型预测时间序列 - ？
查莫宁神： 建立arima模型,然后点击forecast
文山县18070886057： 如何用Eviews软件进行简单时间序列分析 - ？
查莫宁神： 方法/步骤 创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期 建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据.将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object.画时序数据图:点击Workfile中的View/...
文山县18070886057： 如何用时间序列分析进行预测 数学建模 - ？
查莫宁神： 一种历史资料延伸预测,也称历史引伸预测法.是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引伸外推,预测其发展趋势的方法.时间序列,也叫时间数列、历史复数或动态数列.它是将某种统计指标的数值,按时间先后顺序排到所形成的数列.时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平.其内容包括:收集与整理某种社会现象的历史资料;对这些资料进行检查鉴别,排成数列;分析时间数列,从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律,得出一定的模式;以此模式去预测该社会现象将来的情况.
