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arima模型白噪声序列怎么算,你好我有一些arima模型上的问题想问问你怎么检验残差序列为白

来源:整理 时间:2023-01-12 21:39:35 编辑:八论文 手机版

1,你好我有一些arima模型上的问题想问问你怎么检验残差序列为白

随便哪个窗口,点view菜单,选残差诊断,选择Q检验

你好我有一些arima模型上的问题想问问你怎么检验残差序列为白

2,时间序列分析中模型ar1 ar12 ma1 ma12应该用什么公式表示啊

你好!推荐一个matlab命令lpc()如有疑问,请追问。
ARIMA可以,如果有季节性扰动,就用SARIMA模型来做

时间序列分析中模型ar1 ar12 ma1 ma12应该用什么公式表示啊

3,想对序列建立ARIMA模型结果一阶差分后序列的自相关和偏自相关

你这个先看看一阶差分后是否平稳,确定平稳进行白噪声检验,若确定平稳 出现你所说的情况,那它就属于平稳白噪声序列 信息已经被充分提取。
你好!请求指教,我也遇到这个问题了T_T打字不易,采纳哦!

想对序列建立ARIMA模型结果一阶差分后序列的自相关和偏自相关

4,eviews软件计算Arma21参数及白噪声方差

你好!50悬赏分?如有疑问,请追问。
在得到参数值那个界面中,参数值下有Sum squared resid 即为残差平方和RSS(计量经济学),方差=RSS/(n-k-1), n为观测值的个数,k为变量个数,该题中为3,代入数据可得到方差值

5,用eviews或spss怎么检验一个时间序列为白噪声序列呢

arima模型里面就可以
楼主提取趋势的原因是想让趋势序列平稳化吧?你说要提取时间序列的周期,那就说明去趋势序列还含有周期变动,这样的话它肯定就不是白噪声序列了。如果这样,则首先要对提取趋势后的序列做单位根检验,检验提取趋势后的序列是否平稳。单位根检验的步骤为(eviews):打开序列,点击view,unit root test ,使用默认选项即可,看输出的P-value,H0为:序列有单位根(不平稳),H1为:没有单位根(平稳)。根据P值做出判断。若去趋势序列平稳了,那就可以对平稳序列建模了,例如ARMA模型,存在周期的话也可以用周期函数拟合,或者使用季节差分的ARMA模型。当这些都完成后,再应该对残差序列做白噪声检验,通过白噪声检验就说明建模完成。白噪声检验的步骤为:打开resid序列,view,correlogram,差分阶数选择level,确定,看q统计量的伴随p值是不是很大就行了。

6,arima模型 B1Byt B表示什么

1. 画出原始数据的时序图从时序图可以看出数据的基本趋势:围绕某水平线波动;围绕某直线波动;呈指数上升或下降趋势;显示出季节性等。根据图形特征初步判断序列为平稳或非平稳的。2. 如序列非平稳,通过相应的变换将其变为平稳序列线性趋势:差分; 指数趋势:先取对数再差分; 季节性:季节差分(建立季节模型)3. 检验变换后序列是否平稳看变换后序列的时序图,相关图,单位根检验,综合分析序列是否平稳。如非平稳,考虑再作一次差分。4. 对平稳序列建立ARMA模型从上一步的相关图初步识别序列应拟合那种模型。通常序列可以选择三种模型中的任意一种,因此要建立三种模型,再从残差平方和,AIC准则函数,DW统计量等指标综合判断最终选定那种模型。(注:建立每种模型时,要从低阶到高阶依次建立,直到增加模型的阶数系数不显著。)列出最终选定模型的估计结果,并画出真实值、拟合值和残差的时序图,分析拟合效果。5. 根据选定模型进行预测根据模型计算递推预测值,如果模型是对变换后的序列建立的,要预测原始序列需对模型的预测结果进行逆变换,从而得到原始序列的预测值。建立组合模型1.画出原始数据的时序图从时序图可以看出数据的基本趋势:围绕某直线波动;呈指数上升或下降趋势;显示出季节性或上面各趋势的组合等。2.对序列建立组合模型拟合步骤:a.先拟合长期趋势(指数函数的加权、多项式函数),直至增加阶数无显著改进;b.对剔除长期趋势的残差序列再拟合循环趋势,直至增加阶数无显著改进;c.对剔除长期趋势和循环趋势的残差序列再拟合ARMA模型;d.将上述三个步骤建立的函数形式组合在一起,估计整个组合函数的参数。最终估计结果就是我们对原始数据拟合的模型,列出估计结果,并画出真实值、拟合值和残差的时序图,分析拟合效果。3.根据模型进行预测预测结果就是原始序列的预测值。

7,spss建立arima模型建模最后一步预测怎么出来的怎么设预测日期

比如你想预测未来五年的,你就把自变量的数据多填5年,其他的什么都不用填,然后依次点击分析,预测,创建模型,保存,选择预测值,下限和上限,你的原数据集里面就会有预测值了
保存里面设置
arima模型在spss中的操作 arima,就是autoregressive integrated moving-average model,中文应该叫做自动回归积分滑动平均模型,它主要使用与有长期趋势与季节性波动的时间序列的分析预测中。 arima有6个参数,arima (p,d,q)(sp,sd,sq),后三个是主要用来描述季节性的变化,前三个针对去除了季节性变化后序列。为了避免过度训练拟合,这些参数的取值都很小。p与sp的含义是一个数与前面几个数线性相关,这两参数大多数情况下都取0, 取1的情况很少,大于1的就几乎绝种了。d与sd是差分,difference,d是描述长期趋势,sd是季节性变化,这两个参数的取值几乎也都是0,1,2,要做几次差分就取几作值。q与sq是平滑计算次数,如果序列变化特别剧烈,就要进行平滑计算,计算几次就取几做值,这两个值大多数情况下总有一个为0,也很少超过2的。 arima的思路很简单,首先用差分去掉季节性波动,然后去掉长期趋势,然后平滑序列,然后用一个线性函数+白噪声的形式来拟合序列,就是不断的用前p个值来计算下一个值。用spss来做arima大概有这些步骤:1定义日期,确定季节性的周期,菜单为data-define dates2画序列图来观察数值变化,菜单为graph-sequence / time series - autoregressive3若存在季节性波动,则做季节性差分,graph- time series - autoregressive,先做一次,返回2观察,如果数列还存在季节性波动,就再做一次,需要做几次,sd就取几4若观察到差分后的数列中有某些值远远大于平均值,则需要做平滑,做几次sq就取几5然后看是否需要做去除长期趋势的差分,确定p与sp6然后在arima模型中测试是否存在其他属性影响预测属性,如果approx sig接近0,则说明该属性可以加入模型,作为独立变量,值得注意的是,如果存在突变,可以根据情况自定义变量,这个在判断突变的原因比重时特别有用。7然后用以确定的参数与独立变量进行拟合预测。8最后,用graph- time series - autoregressive来判断一下拟合产生的误差err,如果不存在明显特征,可以看作是无规律的随机白噪声,就可以认为建模成功。9最后使用arima模型进行预测即可感觉在电信行业的kpi预测中,最有应用前景的是第六步,除了可以找到那些变量对目标值有影响外,还能确定在目标属性的变化中,不同原因的影响比例,如多少程度是由于竞争对手的失误,多少程度是因为自己表现好,多少程度是因为市场大环境变化了。此外,通过预测值,可以指导计划的编制和指标的制定,还能起到一点业务预警的作用。意义并不是很大,不过总比没有好~~
文章TAG:arima模型白噪声序列怎么算

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