时间序列分析 自回归模型PPT课件

合集下载

时间序列分析(第一章、第二章)2PPT课件

时间序列分析(第一章、第二章)2PPT课件

精选
单摆的120个观测值(a=-1.25):
12
x 10 3
2
10Biblioteka -1-2-3
-4 0
20
40
60
80
100
120
精选
精选
(2.1)平稳解
精选
精选
习题2.1(因果性)
精选
概念
精选
精选
精选
精选
精选
精选
精选
精选
精选
定理2.1的证明
精选
精选
Wold系数的递推公式
精选
通解与平稳解的关系
80
100
120
精选
单摆的120个观测值(a=-0.85):
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
0
20
40
60
80
100
120
精选
单摆的10000个观测值(a=1):
100 80 60 40 20 0 -20 -40 -60 -80 0
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000
精选
Levinson递推公式
精选
精选
偏相关系数
精选
AR序列的偏相关系数
精选
精选
AR序列的充分必要条件
精选
定理4.3的证明(1)
精选
定理4.3的证明(2)
精选
定理4.3的证明(3)
精选
精选
定理4.3的证明(4)
精选
精选
本节内容的应用意义
精选
精选
§例5.1 AR(1)序列

时间序列-AR模型 ppt课件

时间序列-AR模型  ppt课件

(p (p

1) 2)
12

Cx (0) p


Cx Cx Cx
(1)
(2)


( p)
实际上由平稳AR(p)模型:
1 xt1 2 xt2 p xt p t xt
PPT课件
21
在其两端同乘以 xt1 即得:
1xt1xt1 2 xt x 1 t2 p xt1xt p
xt1t xt1xt
再对两端取数学期望, 并由性质:
E(xt1xti ) Cx (i 1),i 1,2,,
且Exttk 0 k 0
B k xt xtk k 0,1,2,
于是,AR(p)模型可以表示为
xt 1Bxt 2 B2 xt p B p xt t
PPT课件
15
(1B 2 B2 p B p )xt t
即得一差分方程:
(B)xt t
其中α (B)为后移算子多项式,即称为自回 归算子:
xt 0 1 xt1 2 xt2 p xt p t
的时间序列为p阶自回归(Autoregression) 序列,上式为p阶自回归模型,记作 AR(p) .
易见,此自回归模型描述了数据序列内部 的递推的线性回归关系。
PPT课件
5
例1.1 单摆现象:单摆在第t个摆动周期中最 大摆幅记为xt,由于阻尼作用,在第t+1个摆 动周期中,其最大振幅为
于是对于平稳时间序列,如果有|α |<1 ,则
E xt

n1
ktk
2

E 2n xt2n

时间序列分析第二章 自回归模型 ppt课件

时间序列分析第二章 自回归模型 ppt课件

单摆的120个观测值(a=-0.35)
8
6
4
2
0
-2
-4
0
20
40
60
80
100
120
时间序列分析第二章 自回归模型
单摆的120个观测值(a=-0.85):
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
0
20
40
60
80
100
120
时间序列分析第二章 自回归模型
单摆的10000个观测值(a=1):
100 80 60 40 20 0 -20 -40 -60 -80 0
在某种意义下收敛,就定义
j
j
() bjj j
()Xt bjj Xt bj Xtj
j
j
并称B是时间t的后向推移算子,简称推移算子。
推移算子有称为时滞算子或延迟算子,推移算子的性质:
(1)对和t无关的随机变量Y有BY=Y,
(2)B n(a X t)a B nX ta X t n (3)B n m X t B n (B m )X t X t n m
p
(6) 对时间序列{ X t } ,{ Y t } ,多项式 (z) c j z j 和随机变量U,V,W有
j0 ( B ) ( U X t V Y t W ) U ( B ) X t V ( B ) Y t W ( 1 )
时间序列分析第二章 自回归模型
二.常系数齐次线性差分方程 给定p个实数 a 1,a2, ap,ap0,我们称
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000
时间序列分析第二章 自回归模型

第10章-时间序列数据的基本回归分析PPT课件

第10章-时间序列数据的基本回归分析PPT课件
此类静态模型中系数的解释与截面回归模型 类似。
2021
6
10.2 时间序列回归模型的例子
➢ 动态模型:存在跨期影响
• 有限分布滞后模型(FDL) q
一般形式:
yt
z i ti ut
t0
如对生育妇女所得税减免对生育率的影响: g f r t 0 p e t 1 p e t 1 2 p e t 2 u t
因为在随机抽样的假定tkeuxx202113103经典假设下ols的有限样本性质在社会科学中许多解释变量明显违背严外生假定除了第九章里讨论的各种违背外生性的情形外对时间序列数据严外生性排除了误差项的即期变化可能导致自变量未来变化的可能性也就是排除了因变量y对自变量x的反馈作用而这种反馈作用在许多现象中均存在
2021
5
10.2 时间序列回归模型的例子
➢静态模型:没有跨期影响
一般形式: y t 0 1 z 1 t k z k t u t,t 1 ,2 ,,n
如静态Phillips曲线:
in f t 01 u n e m t u t
谋杀案发生率静态模型:
m r d r t e t 0 1 c o n v r t e 2 u n e m t 3 y n g m l e t u t
对于具有确定性趋势的变量,为了避免谬误 回归问题,可采用两种方法。一是在回归 中加入时间变量t,一是在回归前对每个具 有趋势的变量进行除趋势,然后在回归。 这两种方法的效果是相同的
2021
20
10.5 趋势和季节性
➢ 与截面数据的回归相比,时间序列数据回归中的 拟合优度 R 2 通常很大,这并不意味着拟合效果更 好,可能是数据的特点不同:一方面时间序列数 据经常是以总量形式出现,而总量数据通常比个 人、家庭或企业数据容易解释,另一方面,当因 变量含有趋势时,时间序列回归中的拟合优度可 能人为地变大。

《时间序列回归》课件

《时间序列回归》课件

多元回归模型
介绍多元回归模型的 概念和应用。
多项式回归模 型
讨论多项式回归模型 在时间序列回归中的 应用。
嵌套回归模型
探讨嵌套回归模型在 时间序列分析中的作 用。
时间序列回归模型

1
一般线性模型
详细解释一般线性模型及其在时间序列回归中的应用。
2
自回归滑动平均模型
介绍自回归滑动平均模型,以及该模型在时间序列分析中的重要性。
讲解如何估计时间序列回归模型 的参数和进行模型诊断。
模型预测及应用案例
探讨时间序列回归模型的预测能 力和实际应用案例。
总结
时间序列回归模型的优缺点
总结时间序列回归模型的优点和局限性。
时间序列回归模型的应用前景
展望时间序列回归模型在未来的应用前景。
时间序列回归与机器学习的关系
讨论时间序列回归与机器学习领域的关联和互补。
《时间序列回归》PPT课 件
这份PPT课件将带你了解时间序列回归的概念、应用场景以及经典分析方法。 让我们一起探索时间序列回归的奥秘和魅力吧!
概述
时间序列回归的定义
介绍时间序列回归分析的基本概念和含义。
模型应用场景
探讨时间序列回归模型在实际应用中的广泛应用。
经典时间序列分析方法
介绍一些经典的时间序列分析方法,帮助我们更好地理解时间序列回归。
白噪声
详细阐述白噪声在时间序列回 归中的特点和重要性。
自相关和偏自相关函 数
讲解自相关和偏自相关函数在 时间序列回归分析中的应用。
模型诊断和检验
介绍模型诊断和检验方法,以 确保模型的准确性。
时间序列回归实例分析
使用Python实现时间序列 回归
探索如何使用Python进行时间序 列回归分析。

时间序列的模型识别课件

时间序列的模型识别课件

时间序列的模型基础
1 自回归模型(AR)
利用过去时刻的观测值来预测未来时刻的值。
2 移动平均模型(MA)
根据过去时刻的预测误差来预测未来时刻的值。
3 自回归移动平均模型(ARMA)
结合自回归和移动平均模型的特点,适用于一般的时间序列。
时间序列的平稳性检验
1 平稳性的概念
时间序列的均值和方差在时间上保持恒定。
ARMA模型
自回归移动平均模型是自回归模型和移动平均模型的综合应用。它能够捕捉 时间序列的长期和短期动态特征。
ARIMA模型
自回归积分移动平均模型是自回归模型、差分和移动平均模型的组合应用。 它适用于具有趋势和季节性的时间序列。
季节性调整
对具有季节性的时间序列进行季节性调整可以消除季节性的影响,使时间序 列更具可预测性。
时间序列的模型识别ppt 课件
时间序列是按照时间顺序排列的数据集合,它具有趋势、季节性和周期性等 特征。本课程将介绍时间序列的基础概念和模型识别方法,帮助您更好地理 解和应用时间序列分析。
介绍时间序列
时间序列是按照时间顺序排列的数据集合,常见于经济、金融、气象等领域。了解时间序列的基 本概念和特征对于进行模型识别和预测至关重要。
2 单位根检验
用于判断时间序列是否具有单位根,进而确定是否为平稳序列。
3 差分
通过对时间序列进行差分,将非平稳序列转化为平稳序列。
AR模型
自回归模型是基于过去时刻的观测值进行预测的模型。它的特点是具有记忆性,各个时刻的值受 前面时刻的影响。
MA模型
移动平均模型是根据过去时刻的预测误差进行预测的模型。它的特点来自对预 测误差有很好的适应能力。

向量自回归模型-时间序列分析PPT131页

向量自回归模型-时间序列分析PPT131页


46、我们若已接受最坏的,就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会,使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功,谁就会和我一样成功。——莫扎特
向量自回归模型-时间序列分析
11、用道德的示范来造就一个人,显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的,对谁都一视同仁。在每件事上,她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由,因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样,法律和法律都是相互依存的。——伯克
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
j0 ( B ) ( U X t V Y t W ) U ( B ) X t V ( B ) Y t W ( 1 )
3
.
二.常系数齐次线性差分方程 给定p个实数 a 1,a2, ap,ap0,我们称
X t [ a 1 X t 1 a 2 X t 2 a p X t p ] 0 , t Z
A ( B ) t'z jt 0 ,l 0 ,1 ,2 , r (j) 1
5
.
证明:设A(z)有分解
k
则有
A(z)
(1 j 1z源自1 jz)
r
(
j)
k
A(B)
(1
j 1
z
j
1
B
)
r
(
j)
6
.
齐次线性差分方程的通解
定理1.1 设A(z)是k个互不相同的零点 z1,z2, zk 其中z j
是r(j)重零点。则{ z jttl} ,l 0 ,1 ,2 , r ( j ) 1 ,j 1 ,2 , k
第二章 自回归模型
本章目录
推移算子和常系数差分方程 自回归模型及其平稳性 AR(p) 序列的谱密度和Yule-Walker方程 平稳序列的偏相关系数和Levinson递推公式
AR(p) 序列举例
1
.
§2.1推移算子和常系数差分方程
一.推移算子
对任何时间序列 { X t } 和无穷级数 (z) bj z j 只要级数 b j X t j
为p阶齐次常系数线性差分方程,简称齐次差分方程。 满足上式方程的实数列称为它的解, 满足上式的实值(或复值)时间序列也成为它的解。
上式的解可以由p个初值逐次递推得到
Xt [a1Xt1a2Xt2 apXtp],tp
Xtpa 1p[Xta1Xt1a2Xt2 ap1Xtp1],tp0 若初值是随机变量则递推得到的是时间序列。
是(1.2)的p个解,而且(1.2)的任何解都可以写成
这p个解的线性组合
k r(j)1
(1.7)
Xt
Ul,jt'zjt,tZ
j1 l0
其中的随机变量U l , j 可以由 { X t } 的初值唯一决定,(1.7)称为 齐次线性差分方程(1.2)的通解。
7
.
差分方程(1.2)的实值解可以表示为
p
Xt ajXtj t,tZ j1
是一个p阶自回归模型,简称为 AR(p) 模型
15
.
满足 AR(p) 模型(2.5)的平稳时间序列称为(2.5)的平稳解或 AR(p) 序列
称 a(a1,a2, ap)T为 AR(p) 模型的自回归系数。
称条件(2.4)是稳定性条件或最小相位条件。 A(z)称为模型(2.5)的特征多项式。
于是方程的任意解满足 Xt o(t)a.s.,t 称Xt以负指数阶收
敛到0.
8
.
通解不收敛的情形 如果特征多项式有单位根,则方程有一个周期解
Xt cos(jt),t Z
如果单位圆内有根,则方程有一个爆炸解
Xt
( 1
j
)cos(jt),tZ
9
.
非齐次线性差分方程及其通解
设{Yt}为实值时间序列
(1.10)
20
40
60
80
100
120
11
.
单摆的120个观测值(a=-0.85):
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
0
20
40
60
80
100
120
12
.
单摆的10000个观测值(a=1):
100 80 60 40 20 0 -20 -40 -60 -80 0
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000
在某种意义下收敛,就定义
j
j
() bjj j
()Xt bjj Xt bj Xtj
j
j
并称B是时间t的后向推移算子,简称推移算子。
推移算子有称为时滞算子或延迟算子,推移算子的性质:
(1)对和t无关的随机变量Y有BY=Y,
(2)B n(a X t)a B nX ta X t n
(3)B n m X t B n (B m )X t X t n m
AR(p)的平稳解
设多项式A(Z)的互异根是 x 1 x 0 0 ,生 成 { t } ~ W N ( 0 ,2 )
取 1min{zj }
从而有泰勒级数 Xt A( 1 B)t j tj
j0
16
k r(j)1
Vl,jt'
t j
cos(jtj),t Z
j1 l0
{Vl, j ,l, j} 可以由初始值唯一决定。
通解的收敛性 如果差分方程的特征多项式A(Z)的根都在单位圆外:
z j 1 ,j 1 ,2 , k 或 A (z ) 0 , z 1
取 1min{zj : j1,2 k},则 tl zj tl(/ zj )t o(t)
13
.
单摆的120个观测值(a=-1.25):
12
x 10 3
2
1
0
-1
-2
-3
-4 0
20
40
60
80
100
120
14
.
AR(p) 模型
定义2.1( AR(p)
模型)
如果{ t } 是白噪声WN(0,
2
),实数
a 1,a2, ap,ap0使得多项式A(z)的零点都在单位圆外 p A(z)1 ajzj 0, z 1则称P阶差分方程 j1
2
.
p
p
(4)对多项式 (z) cjzj有 (B)Xt cjXtj
j0
j0
(5) 对多项式 (z) p cjzj和(z)=djzj 的乘积 A(z)(z)(z)

j0
A ( B ) X t ( B ) [ ( z ) X t] ( B ) [ ( B ) X t]
p
(6) 对时间序列{ X t } ,{ Y t } ,多项式 (z) c j z j 和随机变量U,V,W有
A(B ) X t Yt ,t Z
满足(1.10)的时间序列称为(1.10)的解。 如果有(1.10)的某个解,则通解可以写成
k r(j)1
Xt Xt(0)
Ul,jt'z jt,tZ
j1 l0
10
.
§2.2 自回归模型及其平稳性
例子:
单摆的120个观测值(a=-0.35)
8
6
4
2
0
-2
-4
0
4
.
用推移算子把差分方程写成 p A (B )X t 0 ,t Z ,其 中 A (z) 1 a jzj 0 ,z 1 j 1
A ( z )称为差分方程的特征多项式。
解有线性性质:{ X t } 和{Y t} 是解,则Xt +Yt 也是解。
差分方程的基础解:设多项式A(z)是k个互不相同的零点 z1,z2, zk , 其中z j是r(j)重零点。 可以证明对每个z j有
相关文档
最新文档