时间序列笔记（四）

最新推荐文章于 2025-02-15 18:11:08 发布

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最新推荐文章于 2025-02-15 18:11:08 发布 · 1.2k 阅读

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该笔记探讨了在时间序列分析中，如何处理数据的平稳性和随机性。介绍了差分运算、延迟算子和线性差分方程等方法性工具，并详细阐述了ARMA模型的性质，包括AR模型、MA模型和ARMA模型的构建。内容还涉及了如何判断时间序列的平稳性，以及AR1模型的平稳状态分析。

拿到数据后，通过平稳性与随机性判断之后如何处理

方法性工具

ARMA模型

平稳序列建模

序列预测

方法性工具：差分运算，延迟算子，线性差分方程

差分运算：

延迟算子：p表示延迟的时间尺度

B不是常数，它是一个延迟算子，具有四则运算的一些性质

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时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解（4）

白马负金羁

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2 条评论

zhqzhqzhqqwq 2021.10.24
例3.2推导的结论

zhqzhqzhqqwq 2021.10.24
最后那个求和是i=0开始叭

ARMA模型的性质之方法性工具

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