時間序列|全景介紹
時間序列，就是用自己的歷史找遞推機制，研究自己。暴力找規律，用所有可能想到的辦法，把被解釋變數在當下的觀測值，表示成其歷史觀測值的函式，有點像做公務員行測數學。VAR把暴力推向了一個頂峰。（葛通）
一、基本概念及其適用性
（一）基本概念
1
2
3
（二）適用性
1
2
例如：
1
2
二、隨機時間序列模型的平穩性條件
自迴歸移動平均模型（ARMA）是隨機時間序列分析模型的普遍形式，自迴歸模型（AR）和移動平均模型（MA）是它的特殊情況。關於這幾類模型的研究，是時間序列分析的重點內容：主要包括模型的平穩性分析、 模型的識別和模型的估計。
隨機時間序列模型的平穩性， 可通過它所生成的隨機時間序列的平穩性來判斷
（一）AR(p)模型的平穩性條件
1
2
AR(1)模型
3
AR(2)模型
4
5
6
7
高階AR(p)模型
8
MA(q)模型
9
ARMA(p,q)模型
10
小結
10
三、隨機事件序列模型的識別
所謂隨機時間序列模型的識別， 就是對於一個平穩的隨機時間序列，找出生成它的合適的隨機過程或模型，即判斷該時間序列是遵循一純AR過程、還是遵循一純MA過程或ARMA過程。
所使用的工具主要是時間序列的自相關函式ACF和偏自相關函式PACF。
（一）AR(p)過程
自相關函式ACF
1
2
3
偏自相關函式PACF
1
2
3
（二）MA(q)過程
1
2
3
4
（三）ARMA(p,q)過程
1
2
四、隨機時間序列模型的估計
1
（一）AR(p)模型的Yule Walker方程估計
1
2
（二） MA(q)模型的矩估計
1
2
3
4
（三） ARMA(p,q)模型的矩估計
1
2
（四）AR(p)的最小二乘估計
1
2
3
4
五、模型檢驗
（一）殘差項的白噪聲檢驗
1
（二）AIC和SBC模型選擇標準
1
2
參考資料：
1.為什麼會覺得時間序列模型比較難學|時間序列的正名
2.隨機時間序列模型
相關文章
- [譯] Python 的時間序列分析：簡介Python
- 【時間序列分析】01. 時間序列·平穩序列
- 時間序列分析
- python 時間序列Python
- steam打折時間表2022 steam平臺2022活動時間介紹
- 時間序列分析基本思想及時間序列建模步驟
- Python 時間序列分析Python
- 用python做時間序列預測九：ARIMA模型簡介Python模型
- 平均和最壞時間複雜度介紹時間複雜度
- 將VAE用於時間序列：生成時間序列的合成資料
- 網路時間協議介紹以及伺服器同步網路時間協議伺服器
- NTP時間同步伺服器（時鐘同步）工作原理介紹伺服器
- epic可以退款嗎 epic退款方法流程時間介紹
- 演算法時間頻度介紹和特點演算法
- 論文---時間序列----TimeLLM
- 論文---時間序列--DLinear
- 時間序列分段法
- 時間序列交叉驗證
- 時間序列乾貨大全
- 簡單介紹oracle重置序列的方法Oracle
- Mongoose-modified-at 時間自動記錄外掛介紹Go
- Redis基礎、常用型別介紹、時間複雜度Redis型別時間複雜度
- 時間序列結構變化分析：Python實現時間序列變化點檢測Python
- steam秋季特惠什麼時候 steam秋季促銷2022時間介紹
- 時間序列分析(一)--移動平均
- 時間序列分析(二)--指數平滑
- SAS EM（六）時間序列理論
- 時間序列資料的處理
- win10鎖屏時間怎麼設定 win10鎖屏時間修改方法介紹Win10
- JDK8中的新時間API:Duration Period和ChronoUnit介紹JDKAPI
- python時間序列缺失值補零Python
- 技術乾貨| MongoDB時間序列集合MongoDB
- [譯] 層次時間序列預測法
- 應用時間序列法預測收入
- 時間序列神器之爭：prophet VS lstm
- 如何用XGBoost做時間序列預測？
- eviews時間序列分析課堂筆記View筆記
- 遷移學習時間序列分類遷移學習