确定性时序分析的目的
• 克服其它因素的影响,单纯测度出某一个 确定性因素对序列的影响 • 推断出各种确定性因素彼此之间的相互作 用关系及它们对序列的综合影响
4-3-2 时间序列趋势分析
• 目的
–有些时间序列具有非常显著的趋势,我们分析 的目的就是要找到序列中的这种趋势,并利用 这种趋势对序列的发展作出合理的预测
随机性变化分析: AR、MA、ARMA模型
Cramer分解定理(1961)
• 任何一个时间序列 { x t }都可以分解为两部分的叠 加:其中一部分是由多项式决定的确定性趋势成 分,另一部分是平稳的零均值误差成分,即
x t t t
d j0
jt j
(B)at
随机性影响
确定性影响
对两个分解定理的理解
(2)季节性周期变化 受季节更替等因素影响,序列依一固 定周期规则性的变化,又称商业循环。 采用的方法:季节指数; (3)循环变化 周期不固定的波动变化。
(4)随机性变化
由许多不确定因素引起的序列变化。 随机性变化分析: AR、MA、ARMA模型
确定性变化分析 时间序列分析
趋势变化分析 周期变化分析 循环变化分析
(1 )
0 1 , 2 j
j0
2 ~ WN ( 0 , (2) t )
( V , ) 0 , t s (3 ) E t s
确定性序列与随机序列的定义
• 对任意序列 而言,令 序列值作线性回归 关于q期之前的
2 ( t ) q 其中{ t } 为回归残差序列, Var
参数估计方法
线性最小二乘估计
Tt ab
t
a ln a b ln b
b t T t a