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  • ARMA模型的自相关函数

    2020-12-13 23:34:10
    听说你还在满世界找ARMA模型的自相关函数?在这里,为大家整理收录了最全、最好的ARMA模型的自...该文档为ARMA模型的自相关函数,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
  • ARMA模型matlab源程序

    2017-09-05 16:15:55
    自回归滑动平均模型ARMA 模型,Auto-Regressive and Moving Average Model)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪...
  • ARMA、ARIMA、AR、MA均是时间序列的重要方法。此例程中包含了以上所有的实现过程,java实现的,且含有main函数供自行调试,已亲测可用!
  • ARMA模型的MATLAB实现

    2018-04-30 11:28:55
    本文档包括2018年华为软赛初赛练习数据,数据预处理,以及用ARMA模型的MATLAB实现
  • 计量学-ARMA模型的自相关函数(1).pptx
  • 掌握现代谱估计的基本方法,包括ARMA模型、ARMA谱估计,包括SVD-TLS算法等。利用ARMA功率谱估计中Cadzow谱估计子和Kaveh谱估计子来进行谱估计。
  • 1 如果0均值平稳过程{ X(n) } 满足 1 其中{Wn}为白噪声序列则称 { X(n) } 为自回归滑动平均过程简记ARMA (p , q)过程 2) 在1式中 如果q=0则称{X(n)}为p阶自回归过程简记为 AR(p)过程 如果p=0则称{X(n)}为q阶滑动平均...
  • ARMA模型预测

    2014-08-28 15:37:08
    ARMA模型预测及其对参数的识别完整有效程序程序。可以一次进行参数识别
  • ARMA模型法功率谱估计

    2015-10-13 12:46:25
    利用ARMA法进行谱估计。首先用一无穷阶的AR模型近似MA模型(用Burg算法)。求出的AR模型参数当作时间序列,则MA模型就可视为一线性预测滤波器,从而可求得MA模型参数,最后求得ARMA功率谱
  • arma模型_matlab源码

    2014-08-30 10:45:17
    %将训练数据和测试数据转为列向量 [data row data col] size data ; if data row<data col data data"; end dataiddata iddata data ; %参数如何定 model armax dataiddata [3 3] ; yp predict model data...
  • arma模型matlab代码MAT LAB时间序列代码的介绍 Estimate_AR.m 这是用于解决AR(p)模型的MATLAB代码。 AR(p)模型显示为$$ y_t = \ mu + \ phi_1y_ {t-1} + \ phi_2y_ {t-2} + ... + \ phi_py_ {tp} + \ epsilon_t...
  • 这是ARMA模型转换为状态方程的PPT,希望对大家有帮助
  • ARMA模型的自相关函数和偏自相关函数图谱.pdf
  • ARMA模型预测代码.rar

    2020-03-27 08:29:28
    通过拟合一个ARMA模型来对上证指数的收盘价进行预测,使用的数据是腾讯财经提供的数据,首先进行平稳性检验,其次是进行一阶差分处理,差分后的数据再拟合ARMA模型,再进行ARCH效应检测,拟合GARCH模型,最后进行...
  • 自己编写的在2018版matlab上是没有问题的,过早的版本可能会报错如2014版之前
  • ARMA模型构建及MATLAB实现.pdf
  • 本文基于SAS软件利用ARMA模型实现了对平稳时间序列的拟合预测。
  • 计量学-ARMA模型的自相关函数概述.pptx
  • 基于ARMA模型的COD浓度预测,陈列佳,位瑞英,本文通过分析韶关第一污水处理厂2012年共365个进水 浓度变化,寻找 浓度变化规律,通过计算结果构建 时间序列预测模型,并确定该序列描
  • 基于ARMA模型的中国钢铁价格预测研究,刘斌,盖如栋,文中用ARMA模型,对1995年至2005年全国钢铁综合价格进行时间序列分析,用MATLAB软件检验模型的可行性,并进行预测应用。结果表明,基于
  • 一类ARMA模型的逐步识别算法 (1988年)
  • 从不规则采样数据中基于EM的连续时间ARMA模型识别
  • ARMA模型构建及 MATLAB实现 ◆ 李 昴 (大连理工大学 ) 【摘要】时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的 各 个数值 ,按 时间先后顺 序排 列而形成 的序列。时间序列分析是一 种动 态数据处理的统计方法...

    ARMA模型构建及 MATLAB实现 ◆ 李 昴 (大连理工大学 ) 【摘要】时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的 各 个数值 ,按 时间先后顺 序排 列而形成 的序列。时间序列分析是一 种动 态数据处理的统计方法 ,该方法基 于随机过程理论和数 理统计 学方法 ,研 究随机数 据序列所遵从 的统计规律 ,该 方法是广 泛应 用 和研 究实际问题 的工具之一 ,它能恰 当的描述历史数据随时间的 变 化规律 。 首先介绍 了常见的线性时间序列模 型,进而给 出了模 型的构建 方法,包括从平稳性、零均值来对数据进行预处理,以及对模型参数 的估计和对模型 的定 阶方 法。最后 ,运 用 MATLAB软件 实现 了对 真实数据的参数估计,并采用最小二乘估计方法对多维数据进行参 数 估 计 。 【关键词l时 间序列 ARMA模型 最小二乘估计 极 大似 然估计 MATLAB 实现 1 时间序 列模 型概述 时 间序列是一个有序 的观测值序列 ,通常是按 照时 间观 测 的, 广泛存在于各个领域。时间序列的本质特征主要表现为:观察值 之间是相互依赖或相关的;观测值是有序的。最普通的线性时间 序列模型类由自回归滑动平均模型,包括 自回归和纯滑动平均模 型作为特例。当时间序列数据显示 出时间趋势或循环特征,运用 自回归求和滑动平均模型来处理。 如果随机过程{ }满足 E =0, r( )= ,Cot,( , )=O,对⋯切f≠J !I!lj称其咪臼嵘声,寝示为{ }一WN(O, ). . j.1 AR(p)模溅 阶P I的自圈蚋模 定义为} . 1 +⋯+砟 一 + , (1.I) 其t扣{ }~WN(O, )。记为( 卜AR(p)。 1.2 M:4(q)横 搿 阶 g≥1的滑动 平均过程 定义为: 一 篇 + I+⋯十 叫· (1.2) 蕻中{ 】一·gw(o, ) 记为{ } MA(q) 1.3 ARMA(p,q)模 把 . 和MA的形式蜘台枉 ‘ 起产生削硼蜘滑动 均模型.其定义为: = + ⋯ + . . + + 一 + ⋯ + . t (1.3) 砖中{ 卜一WN(0. )。,, 2o是整数,(,,川)稼为棋搬的阶,记为llx,}一ARMA(p,口) 使州向届推移 子.域型_f]J 碍为 (B) =8(嚣)q 定义: = .。 ,^=±l,{2,⋯ 识r) 1一^:_.-一6 8(:,=I+ lz十ll 。 1.4 ARIMA(p.d, J模 型 如粜蹦问序列{ }的d阶差分 =(J-B) 是⋯个 稳ARIvlA(p, )过程,其中 c,≥l是豁数t即≯( )(I一口) = 口),则称{ }为贝谢阶 d,g的自同妇求承l滑动 F均 过程,表示为{ }~ 劓( d.q) 列观测剑的时阐序 列数据,茸先璎对数据进行预处理 ,包括削断其平稳性 ,及零均 值处理。进丽来拟台⋯个适 当的 ^ ( 日,艇型 ,这主要涉及到两个方面,即确 定阶 {P,口)和模型参数的 锚 F蕊重 点叙述⋯ F具体的琢理和方法 2.1数据预处理 2.1.1平稳性检验 平稳性定义:时问j 列{ 。, o,±l,±2...1}称为平稳的,如粜对每个,·E( )< 。 越.(1)£(一)是与r无关的常数;(2)对每个 ,C6rv(X~. )与,咒荚 2 模型的构建 常用的检验方法 何:数据嘲梭验法,自棚关、倘翱_芙系数豳捡验法,特征揪检验 法. 参数检验法 ,逆序捻验法,游程检验法等。 数据榆验法:将所研究的时间搿到绘成r—Z图,辨观察其.迅苻附绕某⋯糍线上下封 铰小蝴i度的

    展开全文
  • ARMA模型短期预测的R语言实现,包括了模拟数据和实际数据的预测过程,如平稳非纯随机性检验,模型识别,模型定阶,短期预测
  • matlab开发-ARMA模型信号。ARMA模型
  • ARMA MODELS 6.2 ACF and PACF of ARMA(p,q) 6.2.1 ACF of ARMA(p,q) In Section 4.6 we have derived the ACF for ARMA(1,1) process. We have used the linear process representation and the fa
  • 用matlab平稳时间序列的分析,建模以及预测(ARMA模型)
  • 16826064arma_ARMA模型

    2021-09-11 04:52:12
    ARMA模型拟分为(一)(二)两部分发布,第一部分主要包括ARMA模型简介,模拟ARMA数据、拟合ARMA模型
  • compute power spectrum of an ARMA process defined by x(n)=a(1)x(n-1)+...+a(l)x(n-l)+e(n)+b(1)e(n-1)+...+b(k)e(n-k)
  • 详细介绍ARMA模型 里面不仅介绍了该模型的实际用法也进行了举例分析

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