时间序列–AR拟合模型的建立.pptVIP

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2017-05-06 发布于北京
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时间序列–AR拟合模型的建立.ppt

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时间序列–AR拟合模型的建立

AR（自回归）模型拟合如果时间序列是平稳AR序列，根据此序列的一段有限样本值对的模型进行统计，称为自回归模型拟合自回归模型拟合主要包括： (1) 判断自回归模型AR的阶数； (2) 估计模型的参数； (3) 对拟合模型进行检验。一. AR(p)模型的参数估计目的：为观测数据建立AR(p)模型 (1.1) 假定自回归阶数p已知，考虑回归系数和零均值白噪声的方差的估计。数据的预处理：如果样本均值不为零，需将它们中心化，即将它们都同时减去其样本均值再对序列按(1.1)式的拟合方法进行拟合。 AR(p)模型的自回归系数和白噪声方差的矩估计就由样本Yule-Walker方程和决定。 2. AR(p)模型参数的最小二乘估计如果是自回归系数的估计，白噪声的估计定义为通常为残差。我们把能使达到极小值的称为的最小二乘估计。二. AR(p)模型的定阶 1. 偏相关函数的分析方法一个平稳序列是AR(p)序列当且仅当它的偏相关函数是p步截尾的。如果 p步截尾：当时，；而，就以作为p的估计。三拟合模型的检验步骤： 1. 首先，根据公式计算出残差的样本自相关函数， 2. 利用上一章关于独立序列的判别方法，判断是否为独立序列的样本值 3. 根据判断结果，如果接受它们为独立序列的样本值，则接受原假设，即接受符合AR(p),否则，应当考虑采用新的模型拟合原始数据序列。