金融时间序列分析：9. ARMA自回归移动平均模型

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#ARMA #自回归移动平均模型 #时间序列分析 #预测

本文详细介绍了ARMA模型，包括ARMA(1,1)模型的公式和数学特征，以及ARMA(p,q)模型的定阶方法。内容涵盖ARMA模型的期望、方差、自协方差和自相关函数，并讨论了预测方法。" 114561004,10558964,Java实现的学生信息管理系统源代码解析,"['Java开发', 'GUI编程', '数据库管理', '学生信息系统', '桌面应用']

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金融时间序列分析：9. ARMA自回归移动平均模型
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金融时间序列分析：6. AR模型实例
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金融时间序列分析：4. AR自回归模型
金融时间序列分析：3. First Demo By Python
金融时间序列分析：2. 数学分析模型
金融时间序列分析：1. 基础知识

1. ARMA模型

ARMA简单理解就是AR模型和MA模型混合。
更加复杂的情况下：一个ARMA过程可能是AR与MA过程、几个AR过程、AR与ARMA过程的迭加，也可能是测度误差较大的AR过程。

ARMA(p, q)模型公式：
这里写图片描述

2. ARMA（1，1）

2.1 模型公式

xt=ϕ0+ϕ1xt−1+at−θ1at−1

or
(1−ϕ1B)xt=ϕ0+(1−θ1B)at

2.2 数学特征

ARMA（1，1）模型的统计性质和AR（1）模型类似，只是局部修改以适应MA（1）的影响。

期望
同AR模型

E
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