请计算ARMA(2,2)的因果域，平稳域、可逆域，并画出相应区域的图形。

最新推荐文章于 2024-09-24 12:34:40 发布
最新推荐文章于 2024-09-24 12:34:40 发布
阅读量1.7k 收藏 7
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 统计学 文章标签： 数据分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj4math/article/details/115404924
本文将探讨ARMA(2,2)模型的因果域、平稳域和可逆域的计算方法，并详细介绍如何绘制这些域的图形，以帮助理解其性质。" 133349647,19991011,Qt框架实现MP4视频播放教程,"['Qt', '音视频', '编程']

请计算ARMA(2,2)的因果域，平稳域、可逆域，并画出相应区域的图形。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

时间序列分析（2）| ARMA模型的（偏）自相关函数
R语言学堂
11-08 8822
自相关函数和偏自相关函数是判断ARMA模型平稳性和阶数的有效工具。1 自相关函数根据平稳性的定义，与的方差相同，协方差仅与时间间隔有关，那么二者之间的相关系数也就仅与有关了。因为与对应的是...
ARMA模型的平稳性判别（续）
PY洋洋
03-08 1万+
1.特征根判别法 AR(p)模型对应齐次方程特征根与回归系数多项式根的关系： 2.平稳域判别 （1）AR(1)(一阶)模型平稳域 （2）AR(2)(二阶)模型平稳域 3.举例 4.函数展开成幂级数——麦克劳林级数 小结
ARMA(2，2)模型的RLS-RELS参数估计
ZC_lianshuang的博客
05-31 3199
%*****ARMA(2，2)模型的RLS-RELS参数估计******* clear; clc; close all; N=2000; n=2; lamda=1; rand('seed',10); e=0.6*randn(1,N+1);%a(t) a=-[-1.7000 0.7200];%poly([0.8 0.9]) d=[-0.3 0.02]; y(1)=e(1); y(2)=a(1...
arma模型_平稳时间序列分析03----ARMA模型
weixin_40009472的博客
11-27 6414
ARMA模型的定义具有如下结构的模型称为自回归移动平均模型，简记为 特别当 时，称为中心化 模型引进延迟算子, 模型简记为其中：平稳条件与可逆条件模型的平稳条件P阶自回归系数多项式 的根都在单位圆外即模型的平稳性完全由其自回归部分的平稳性决定模型的可逆条件q阶移动平均系数多项式的根都在单位圆外即模型的可逆性完全由其移动平滑部分的可逆性决定传递形式与逆转形式传递形式逆转形式ARMA(p,...
arma模型平稳性和可逆性的条件_时间序列 第三章 ARMA模型的特性.ppt
weixin_39792475的博客
12-22 2271
时间序列 第三章 ARMA模型的特性第一节 线性差分方程 一、后移算子B定义为 三、? 齐次方程解的计算 1、AR(n)过程自相关函数ACF 1阶自回归模型AR(1) Xt=?Xt-1+ at 的k阶滞后自协方差为： Xt=?1Xt-1+ ?2Xt-2 + at 该模型的方差?0以及滞后1期与2期的自协方差?1...
arma模型_时间序列分析第06讲（MA(2)例子，ARMA模型）
weixin_39805119的博客
11-27 4865
（5）特殊的 MA 序列考察模型 ，它并不是“直观”的 MA 模型，但我们可以计算得到它的自协方差函数为 其自协方差函数是 1 步截尾的，所以它是 MA(1) 序列。因此存在 ，使得 为了求 b 以及白噪声方差，我们计算新模型的自协方差函数得到 由此可得 ，解之得 将 b 回代可得白噪声方差为 从 b 的解有两个能够看出，如果我们不施加最小相位条件，那么得到的模型表示可能不唯一。（6）MA...
【时间序列】ARMA 时序模型形式、理解、统计特性
fengdu78的博客
03-19 6831
时间序列系列的相关介绍，从零梳理时序概念、相关技术、和实战案例，欢迎订阅 ????玩转时间序列 跟踪全部内容。ARMA基本形式wold分解定理：任何平稳序列都可以分解为确定性序列（多项式确定趋势）和随机序列（平稳的零均值误差）之和。它是现代时间序列分析理论的灵魂，是构造 ARMA 模型拟合平稳序列的理论基础。[1]是时间序列方法中最经典的模型之一，全称为自回归移动平均模型（Autoregressive ...
时间序列分析
Wowlittlemoon的博客
01-05 9749
1. 简介 1.1 时间序列定义 (1) 随机序列：按时间顺序排列的一组随机变量 (2) 观察值序列：随机序列的n个有序观察值，序列长度为n。 1.2 时间序列分析方法 1.2.1 描述分析法 1.2.2 确定性因素分解方法 认为所有序列波动均可归纳为受到四个因素的影响： 即长期趋势，循环波动，季节性变化，随机波动。 1.2.3 随机性因素分解方法 也称频域分析方法，谱分析法。 1.2.4 时域分析方法 从序列自相关角度揭示时间序列发展规律。 (1) 定理 a. Wold分解定理
DDD-9模块
xiawan的博客
09-10 525
如果你正在使用java或者c#，那么你应该对模块非常熟悉了。java中模块称为包；在C#中，模块称为名称空间。 通过模块完成设计 模块的基本命名规范 领域模型的命名规范 敏捷项目管理上下文中的模块 其他层中的模块 先考虑模块，再是限界上下文 ...
ARMA 模型的参数估计 —— 增广最小二乘法
颹蕭蕭
04-30 6077
ARMA 是对时间序列建模的常用模型之一，本文介绍如何确定模型参数，使用递推增广最小二乘法（RELS）实现系统辨识。
ARMA 模型的讲义
01-24
ARMA模型的讲义，主要是讲基本概念和方法，希望对大家有帮助
ARMA模型的性质之ARMA模型
PY洋洋
03-17 2万+
一、ARMA模型的定义 二、平稳条件与可逆条件 三、传递形式与逆转形式 四、ARMA(p,q)模型的统计性质 1.均值 2.自协方差函数 3.自相关系数 4.ARMA(p,q)模型自相关系数拖尾，偏自相关系数拖尾 小结
arma模型_金融数据中的时间序列分析——ARMA模型
weixin_39566493的博客
11-27 1855
在对金融数据进行分析时，不可避免地会遇到时间序列数据，常见的时间序列模型有AR自回归模型，MA移动平均模型和ARMA模型等模型。本文主要介绍ARMA模型[1]。ARMA模型可以理解为AR(p)自回归模型和MA(q)移动平均模型的合并AR(p)模型尝试解释我们在交易市场中观察到的动量和均值回归效应MA(q)模型则试图捕获白噪声项的冲击效应ARMA作为二者合并的金融时间序列模型，既可以捕获动量、均值回...
时间序列分析（2）：ARMA模型
2201_75322818的博客
09-24 1911
介绍平稳时间序列可使用的模型——ARMA模型
ARMA、ARIMA和SARIMA
weixin_36909758的博客
07-11 1万+
ARIMA 1 背景知识 1.1 自回归模型（AR） 描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预测，自回归模型必须满足平稳性。 自回归（AR），就是指当前值只与历史值有关，用自己预测自己 p阶自回归，指当前值与前p个值有关 求常数u与自回归系数ri 自回归模型的限制 （1）自回归模型是用自身的数据来进行预测，即建模使用的数据与预测使用的数据是同一组数据； （2）必须具有平稳性； （3）必须具有自相关性，如果自相关系数(φi)小于0.5，则不宜采用； （4）自回归只适用于预测与自身
ARMA 时间序列模型
a4646642的博客
11-03 5300
更好的理解协方差以及相关系数 ###X因素和Y因素协方差公式： 自相关系数ACF 直观上来说，ACF 描述了一个观测值和另一个观测值之间的自相关，包括直接和间接的相关性信息。 其实自相关系数可以这么理解：把一列数据按照滞后数拆成两列数据，在对这两列数据做类似相关系数的操作。 这组数据是求滞后数为2的自相关系数，则变成求{x1,x2,…,x8}和{x3,x4,…,x10}两者的“相关系数”，相关系数打引号是因为这个相关系数的公式和以往的有点不一样。下面看一下公式的对比： 所以，我们可以
arma模型_ARMA模型建模
weixin_39875832的博客
11-27 6588
ARMA(auto regression moving average)模型的全称是自回归移动平均模型，是目前最常用的拟合平稳序列的模型。它又可以细分为AR模型、MA模型和ARMA模型三大类，其中AR模型和MA模型实际上是ARMA模型的特例。本文以建立ARAM模型为例，学习如何使用Python进行时间序列分析。下面针对Temperature.csv的差分序列建立ARAM模型，并对未来数据...
R语言时序-AR、MA与ARMA的判断及定阶
热门推荐
weixin_39982225的博客
10-07 2万+
一、模型判断与定阶 模型判断： Step1 看ACF图： ACF截尾：判断为MA(q)模型，q为最后一个超出2倍标准差（蓝线）的阶数 ACF拖尾：可能为AR(p)模型也可能为ARMA(p,q)模型 Step2 看PACF图： PACF截尾：AR(p)模型，p为最后一个超出2倍标准差（蓝线）的阶数 PACF拖尾：ARMA(p,q)模型，ACF和PACF看不出阶数，通过eacf定阶 注1：ACF图第一根竖线的阶数为零，MA(1)有两根竖线超出蓝线，但第二根的阶数是1不
ARMA(2)模型的RELS参数估计
ZC_lianshuang的博客
05-31 1173
%*****ARMA(2，2)******* clear; clc; close all; N=2000;n=2;lamda=0.998; rand('seed',10); e=0.6*randn(1,N+1);%a(t) a=-[-1.7000 0.7200];%poly([0.8 0.9]) d=[-0.3 0.02]; y(1)=e(1); y(2)=a(1)*y(1)+e(2)+d...
ARMA（2，1）系统平稳性和可逆性的计算
最新发布
10-17
ARMA(2,1)模型的表达式为$y_t=\varphi_1y_{t - 1}+\varphi_2y_{t - 2}+\epsilon_t-\theta_1\epsilon_{t - 1}$，其中$\varphi_1$、$\varphi_2$是自回归系数，$\theta_1$是移动平均系数，$\epsilon_t$是白噪声序列。 ### 平稳性计算方法 ARMA(2,1)模型的平稳性取决于其自回归部分，即由$1-\varphi_1z - \varphi_2z^2 = 0$的根的情况决定。平稳性要求该方程的所有根都在单位圆外，也就是根的模大于1。 可以通过以下几种方式判断： 1. **特征根法**：求解方程$1-\varphi_1z - \varphi_2z^2 = 0$的根$z_1$和$z_2$，若$|z_1|>1$且$|z_2|>1$，则模型平稳。 以下是使用Python计算特征根的示例代码： ```python import numpy as np # 示例参数 phi1 = 0.5 phi2 = 0.3 theta1 = 0.2 # 计算自回归多项式的根 roots = np.roots([-phi2, -phi1, 1]) print("自回归多项式的根:", roots) # 判断平稳性 is_stationary = np.all(np.abs(roots) > 1) print("模型是否平稳:", is_stationary) ``` 2. **平稳性条件不等式**：对于AR(2)模型，平稳性的充分必要条件是$\varphi_2 + \varphi_1<1$，$\varphi_2 - \varphi_1<1$，且$|\varphi_2|<1$。 ### 可逆性计算方法 ARMA(2,1)模型的可逆性取决于其移动平均部分，即由$1-\theta_1z = 0$的根的情况决定。可逆性要求该方程的根在单位圆外，也就是根的模大于1。 可以通过以下方式判断： 1. **特征根法**：求解方程$1-\theta_1z = 0$的根$z$，若$|z|>1$，则模型可逆。 以下是使用Python计算特征根的示例代码： ```python import numpy as np # 示例参数 phi1 = 0.5 phi2 = 0.3 theta1 = 0.2 # 计算移动平均多项式的根 roots = np.roots([-theta1, 1]) print("移动平均多项式的根:", roots) # 判断可逆性 is_invertible = np.all(np.abs(roots) > 1) print("模型是否可逆:", is_invertible) ``` 2. **可逆性条件不等式**：对于MA(1)模型，可逆性的充分必要条件是$|\theta_1|<1$。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

sta@ma@brain

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值