《时间序列分析及应用——R语言》笔记
关注
分享
扫一扫
牛哥骑驴看马
这个作者很懒，什么都没留下…
展开
-
随机趋势的时间序列模拟
一般可以模拟为原创 2014-09-05 10:38:56 · 1808 阅读 · 0 评论 -
时间序列一般概念
时间序列每一个采样点都可以认为是quzi原创 2014-08-31 22:19:01 · 552 阅读 · 0 评论 -
ＧＡＲＣＨ(四)
怎么拓展ＧＡＲＣＨ模型?或者说怎么接原创 2014-09-13 13:53:21 · 616 阅读 · 0 评论 -
ＧＡＲＣＨ(三)
那么,原创 2014-09-13 10:45:16 · 609 阅读 · 0 评论 -
ＧＡＲＣＨ(二)
迄今,我们对GARCH模型有两个表达式: 原本原创 2014-09-13 10:59:39 · 789 阅读 · 0 评论 -
时间序列回归模型
：原创 2014-09-11 11:18:05 · 2707 阅读 · 0 评论 -
AR过程与ARMA过程不同
AR过程与ARMA过程不同: AR过程从rho[0]开始衰减,即rho[k]=rho[0]*fi^k;(公式错误,只为说明问题,下同) ARMA过程从rho[1]开始衰减,即rho[k]=rho[1]*fi^k; 具体可见习题: 4.19/4.20原创 2014-09-05 10:29:25 · 2289 阅读 · 0 评论 -
时间序列模型预测
前提: 根据Y1,Y2,...Yt来预测Yt(l), 即是以Y1~Yt为条件来计算Yt+l期望, 所以一切预测均为条件期望.原创 2014-09-09 10:03:44 · 1028 阅读 · 0 评论 -
时间序列拟合模型诊断
法(一) 检验残差: A), 独立性: 1), 观察每个残差自相关系数是否超出置信区间(均值为0,方差看书上公式); 2), Ljung-Box检验(对于ARMA(p,q)模型) 将所有残差自相关系数合成一个数Q,考察其是否满足卡放分布(自由度K-p-q); B), 正态性:原创 2014-09-08 10:44:07 · 1839 阅读 · 0 评论 -
ＴＡＲ门限模型
以前所述模型,均只能是线性模型,然而还有非线性模型；检验: 怎么判断是非线性模型?原创 2014-09-19 11:18:47 · 5581 阅读 · 0 评论 -
常用统计结论
Cov(X+Z,X)=Cov(X,X)+Cov(Z,X) ;原创 2014-08-31 22:20:12 · 697 阅读 · 0 评论