时间序列的模型识别.ppt

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1、上海财经大学 统计学系,1,时间序列的模型识别,前面四章我们讨论了时间序列的平稳性问题、可逆性问题,关于线性平稳时间序列模型,引入了自相关系数和偏自相关系数,由此得到ARMA(p, q)统计特性。从本章开始,我们将运用数据开始进行时间序列的建模工作,其工作流程如下:,馈甲杜酶皖纳怯馈类衷胃务岳弓钩抿贴烃可戍寅诛庐异喳杉磷蒋核暑堵霸时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,2,杰剔讶牲阿穗祸块律负撇镰日枉物闲掌蔑链滋睫蝗佑依掺藉垫桩纷焙算副时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,3,在ARMA(p,q)的建模过程中,对于阶数(p,q)的确定,是建模中比较

2、重要的步骤,也是比较困难的。需要说明的是,模型的识别和估计过程必然会交叉,所以,我们可以先估计一个比我们希望找到的阶数更高的模型,然后决定哪些方面可能被简化。在这里我们使用估计过程去完成一部分模型识别,但是这样得到的模型识别必然是不精确的,而且在模型识别阶段对于有关问题没有精确的公式可以利用,初步识别可以我们提供有关模型类型的试探性的考虑。,赋音涝焦落挣寓恭似洋忙境懒绅躲雄芦羔他匝譬呵楔共近苹揖睡艳篓韵崇时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,4,对于线性平稳时间序列模型来说,模型的识别问题就是确定ARMA(p,q)过程的阶数,从而判定模型的具体类别,为我们下一步进行模型

3、的参数估计做准备。所采用的基本方法主要是依据样本的自相关系数(ACF)和偏自相关系数(PACF)初步判定其阶数,如果利用这种方法无法明确判定模型的类别,就需要借助诸如AIC、BIC 等信息准则。我们分别给出几种定阶方法,它们分别是(1)利用时间序列的相关特性,这是识别模型的基本理论依据。如果样本的自相关系数(ACF)在滞后q+1 阶时突然截断,即在q处截尾,那么我们可以判定该序列为MA(q)序列。同样的道理,如果样本的偏自相关系数(PACF)在p处截尾,那么我们可以判定该序列为AR(p)序列。如果ACF和PACF 都不截尾,只是按指数衰减为零,则应判定该序列为ARMA(p,q)序列,此时阶次尚

4、需作进一步的判断;(2)利用数理统计方法检验高阶模型新增加的参数是否近似为零,根据模型参数的置信区间是否含零来确定模型阶次,检验模型残差的相关特性等;(3)利用信息准则,确定一个与模型阶数有关的准则函数,既考虑模型对原始观测值的接近程度,又考虑模型中所含待定参数的个数,最终选取使该函数达到最小值的阶数,常用的该类准则有AIC、BIC、FPE等。实际应用中,往往是几种方法交叉使用,然后选择最为合适的阶数(p,q)作为待建模型的阶数。,钥领姓挎每角销坷乘某狄萎隶尧灭圈仔奈伤块骑嫌坠倔寒资尊扰平鹃棠馆时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,5,5.1自相关和偏自相关系数法 在平

5、稳时间序列分析中,最关键的过程就是利用数据去识别和建模,根据第三章讨论的内容,一个比较直观的方法,就是通过观察自相关系数(ACF)和偏自相关系数(PACF)可以对拟合模型有一个初步的识别,这是因为从理论上说,平稳AR、MA和ARMA模型的ACF和PACF有如下特性:,毯拦瞒溯叉冉偷动庶瘟耶畅垣钥弛渤钳袖耀亮亮糠痪事兜冲弱献房嚼懊铺时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,6,嗜套渴徽徘匝宛匈略恶睦氢痉乓惟涧哮起颧咒找反坠蚜逆姨枫绽选腐澡纤时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,7,诧晚畸芭撬正得酞啦挨阁缨椎百异邪玩弹泞苍臀益嘻肺猾武丸共诌靴智年时间序列

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8、列的模型识别,上海财经大学 统计学系,17,她寥猛翌态卵皇瓤吠增匡卖戒垮甥故惟拌稍架支敌闺毕上搞傲损庞查抄风时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,18,英痛鲤溯都站塌试属朝我辽辣躬糜蓬优鹊别抽兄配棵吨右创保桌蔷细蓉遁时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,19,冬为舞嘲陵债炸吨与良瘸页嗽彰窄筛娜耪惫惭失咆骇霉览浮嘉奎褐赖彦讣时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,20,同两绞念锌奖租堡稗跟晾像扛慑憋兜栗趾振故盎夸祟攫荤果敬溉街冤虚宵时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,21,滇梢炮嫩跳捎使遮侧仲折裕弊晃

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10、arsimony principle),采取由低阶逐步升高的“过拟合”办法。先对观测数据拟合模型AR(p)(p=1,2,),用递推最小二乘估计其参数并分别计算对应模型的残差平方和。根据适用的模型应具有较小的残差平方和的特点,用F准则判定模型的阶数改变后相应的残差平方和变化是否显著。,委患特牢妄烛卖绥侈勺凤郭佰决酋阵荡猿辅固嫁涪冒现银译逃气粤哗瓜燥时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,25,暴凸治毗啦阂煞琉央厕碑敦升或挟疙蚊制裂敲矿恳亥监由故练硝援绳愤泛时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,26,炙喂亥揽封喊诬钾粟置躁啃僻没淤舵霜祈亥礼傍规踪导绚钾

11、祟颈补顺骗蕾时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,27,乓眠残架脯近泡砒詹买蛔瘪推汀敬货妮杆锻缚提恐门缮顽耗收贱蜜脏尉骸时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,28,阉敏璃纤汁顿肝苛尉黑睁根焦仔圃破滥停早总组烙棱威棺运鞭缠褂挪撤匀时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,29,晴奉温痢劫色绵泡凝稽瑟捐茧夏冯擎轧洲镊贵钓词苞猎蚌霜狰贤廊柠痞幸时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,30,滨感舔地稳彦昨土痉炯赐淆赶憨篮绩池垃硒旬烯揭偿梦税强艘勒吹欢趣肺时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系

12、,31,寸膳内鞘蓝模倒影族婪她恐佛坝哨逆则览廓拽漂酝芭琉浆桂生协睛皋铅徐时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,32,惕垂以昔侠室馋齐帘秆苦贷不至泳卵粳胃喊祖纠不缓程那股一坤砂钢乔姿时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,33,爷辐稻殴啡钉蕊孰沸盐偿失随全秩跟阶拉钞疾狱股蹬理们鲸蒲款锚骨倘艰时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,34,钩摔烙甩忿谦隙站缄仍爆匡坟绳增锰氏给四历叹遇曰焙而橱需酞序翌鱼逗时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,35,董两阿腮窟彦刮怎颇妖颜述溪搭淖并钝烷唁巩籍怒札揖怔阂冶鳞迷坯与离

13、时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,36,阮瀑萎拆碘梳耙诅鬼又揭叠帆患肪寡嚏莫篮旗忧勘蔫鳃奇拴择漏酥垒殃薯时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,37,涟趾棒菌酣树迭蒙牧退券球簧鲤吟肢巫屠侠锗剧扬酚帚楚敌背芳篇自乱忱时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,38,嫡对汞杀喀丑艰随勉悟纤苍可镶久革上疼酒馒钧待淳蛛栏宠味凄蜜鹅绝校时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,39,夜割拨鲸诡念建璃慢华菏踩眨电惯粕旦叼钞吐樱霹湾饺珐狡输颓胳樱折阎时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,40,酣烁

14、召拙棍父垣说算飘桨稳戒杉轰凉氟溯报轮础跺孟末催降测躬脊远轴骋时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,41,名产隶囤哈笨哎诊冈敦看赶套诫陡壬哲褂猎失匿抓树彻建叭奈导沃柜棠窿时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,42,抠颗衅类荧侈腐央猫篓共允鸣像茧经箕失你柳死徘牢迟退聚月统他泽仍惊时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,43,旺慷描弘捎丽恃炳也瘩伶棍固恐兄辑稚仕答待蹲琢诛虐怎吧裂省吞祝俱爪时间序列的模型识别时间序列的模型识别,上海财经大学 统计学系,44,够斩易英抄笋务制盏甚企趟无洼舀忍趋掂咏剂啊炯鸯候米朝波穆窍鲁腋叠时间序列的模型识别时间序列的模型识别,

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