ARMA模型的教程我所学的预测是这样的:1、一直一组数据2、先用线性(trend)和季节性调整(dummy variable)来进行预测,得到残差(et)3、检测e(t)并不是白噪声过程,因此还可以进行预测,因此
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/11 05:44:13
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ARMA模型的教程我所学的预测是这样的:1、一直一组数据2、先用线性(trend)和季节性调整(dummy variable)来进行预测,得到残差(et)3、检测e(t)并不是白噪声过程,因此还可以进行预测,因此
ARMA模型的教程
我所学的预测是这样的:
1、一直一组数据
2、先用线性(trend)和季节性调整(dummy variable)来进行预测,得到残差(et)
3、检测e(t)并不是白噪声过程,因此还可以进行预测,因此对残差e(t)进行ARMA预测
4、以e(t)为新的数据,进行自相关(AR)和移动平均(MA)或移动平均(ARMA)的综合预测.公式为e(t)=a+b*e(t-1)+c*e(t-3)...+v(t)-x*v(t-1)-y*v(t-2)
其中v(t)是白噪声过程,借此完成预测.
但我现在的问题是,我如何能把Trend、dummy variable和ARMA综合起来的函数模型写在一起呢?
ARMA模型的教程我所学的预测是这样的:1、一直一组数据2、先用线性(trend)和季节性调整(dummy variable)来进行预测,得到残差(et)3、检测e(t)并不是白噪声过程,因此还可以进行预测,因此
将这三个函数结合在一起还是可以的,目前许多计算软件都能直接顺利完成,比如eviews,matlab中也有一个库.
如果自己手写的话比较麻烦,太多意外的情况需要额外处理,而且最后的定阶过程有好几种算法,建议楼主直接使用现成的库.
本人最近在做一个arma建模的作业,已经被折腾得失去人生意义了.
ARMA模型的教程我所学的预测是这样的:1、一直一组数据2、先用线性(trend)和季节性调整(dummy variable)来进行预测,得到残差(et)3、检测e(t)并不是白噪声过程,因此还可以进行预测,因此
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