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《时间序列分析》课程教学课件(讲稿)第二章 平稳时间序列模型

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内容简介
《时间序列分析》课程教学课件(讲稿)第二章 平稳时间序列模型
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第二章平稳时间序列模型 时间序列分析

第二章 平稳时间序列模型 1 时间序列分析

第二章平稳时间序列模型 第二章平稳时间序到模型

第二章 平稳时间序列模型 2 第二章 平稳时间序列模型

第二章平稳时间序列模型 本章共分四节: *第一节 阶自回归模型 火第二节 般自回归模型 大第三节 移动平均模型 火第四节 自回归移动平均模型

第二章 平稳时间序列模型 3 本章共分四节: *第一节 一阶自回归模型 *第二节 一般自回归模型 *第三节 移动平均模型 *第四节 自回归移动平均模型 3

第二章平稳时间序列模型 第一节一阶自回归模型 注意:在本章及后面章节中,若不特别声明,讨论 的都是零均值、平稳时间序列。 1.平稳、宽平稳(回顾定义) 2.零均值和零均值化(中心化) 3.给一个时间序列,先检验平稳性和是否零均值

第二章 平稳时间序列模型 4 第一节 一阶自回归模型 注意:在本章及后面章节中,若不特别声明,讨论 的都是零均值、平稳时间序列。 1. 平稳、宽平稳(回顾定义) 2. 零均值和零均值化(中心化) 3. 给一个时间序列,先检验平稳性和是否零均值

第二章平稳时间序列模型 阶自回归模型AR(1) 我们从考查序列数据间的关系入手: 若X之间是完全独立的—纯随机时序,即系 统无记忆能力 若X之间有一定的依存关系,考虑最简单情形, 系统只具有一阶动态性、一期记忆性,对应模型为 一阶自回归模型

第二章 平稳时间序列模型 5 一、一阶自回归模型AR(1) 我们从考查序列数据间的关系入手: 若Xt之间是完全独立的——纯随机时序,即系 统无记忆能力 若Xt之间有一定的依存关系,考虑最简单情形, 系统只具有一阶动态性、一期记忆性,对应模型为 一阶自回归模型

第二章平稳时间序列模型 阶自回归模型AR(): 1.模型: X=j X+a 2.假设:X只与X-有直接相关关系, 与X,-和a,-无直接相关关系; ,是白噪声,且a~NID(0,s):a,与X-独立 3.特点(同上) 4. 结构:两部分:pX-与a这两部分相互独立 此时X是零均值平稳时间序列

第二章 平稳时间序列模型 6 1. 模型: 2. 假设:Xt只与Xt-1有直接相关关系, 与Xt-j和at-j无直接相关关系; at是白噪声,且at ~NID(0, ); at与Xt-j独立 3. 特点(同上) 4. 结构:两部分:φ1Xt-1与at,这两部分相互独立 此时Xt 是零均值平稳时间序列 一阶自回归模型AR(1):

第二章平稳时间序列模型 11.7 X 11.7 11.6 1.6 11.5 11.5 11.4 11.4 ★ 11.3 1.3 11.2 11.2 11.1 11.1 t 11 11 X 1 23456 7 8 10.91111.111.211.311.411.511.6

第二章 平稳时间序列模型 7 Xt Xt+1 t Xt

第二章平稳时间序列模型 。 列车运行数量数据的一阶差分 10 50 X -t 0 0 100 -150 200 10 100 X一X 0◆◆ -150 -100 -50 50◆ 10d 150 200 50 100 -150

第二章 平稳时间序列模型 8 列车运行数量数据的一阶差分

第二章平稳时间序列模型 二、AR(1)与普通一元线性回归的关系 AR(1) 普通一元线性回归 X:=jX+a Y=bx +e 一组值 两组值 自身 因果关系 动 静 无条件回归 条件回归

第二章 平稳时间序列模型 9 二、AR(1)与普通一元线性回归的关系 一组值 两组值 静 自身 动 因果关系 无条件回归 条件回归 AR(1) 普通一元线性回归

第二章平稳时间序列模型 三、相关序列的独立化过程 (如何使相关序列转化为独立序列) a,=X,-j1X-1 四、随机游动 i,=1时的AR(1), 即: Y X=X+a,=a arj -0 10

第二章 平稳时间序列模型 10 三、相关序列的独立化过程 (如何使相关序列转化为独立序列) 四、随机游动 时的AR(1),即:

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