Некоторые важные специальные случаи АРПСС - раздел Образование, АВТОРЕГРЕССИЯ ВТОРОГО ПОРЯДКА Следующие Модели Являются Частными Случаями Нестационарной Модели ...
Следующие модели являются частными случаями нестационарной модели , которая часто встречается на практике:
1. Процесс (0,1,1)
для которых
2. Процесс (0,2,2)
для которого .
можно выразить через : .
(Действительно, )
Этот процесс весьма удобен для описания рядов, имеющих стохастический тренд
3. Процесс (1,1,1)
или
для которого
При описании несезонных рядов (сезонные ряды рассматриваются в главе 9 Бокса, Дженкинса) мы редко встречаемся с ситуацией, при которой p,d и q должны быть больше 2. Часто оказывается, что этим параметрам достаточно придать значения 0 или 1.
На сайте allrefs.net читайте: "АВТОРЕГРЕССИЯ ВТОРОГО ПОРЯДКА"
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Некоторые важные специальные случаи АРПСС
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
ПРОЦЕСС ЮЛА
Для того чтобы процесс был стационарным, корни
Уравнение Юла-Уокера
Из уравнения (10) имеем (для автокорреляционной функции)
или т.к.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОРЯДКА ПРОЦЕССА АВТОРЕГРЕССИИ
Простой метод основан на том, что если в подбираемой модели взято недостаточное число членов, то выборочная оценка остаточной дисперсии будет завышена за счет тех членов, которые еще не включены в
СВОЙСТВА СТАЦИОНАРНОСТИ И ОБРАТИМОСТИ
В лекции 3 было показано, что для достижения экономичности может оказаться необходимым включить в модель как члены с авторегрессией, так и члены со скользящим сре
АВТОКОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ
Выражение для автокорреляционной функции смешанного процесса может быть получено способом, аналогичным способу, использованному для процессов авторегрессии.
Умножив все чле
ПРОЦЕСС АВТОРЕГРЕССИИ - ПРОИНТЕГРИРОВАННОГО СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО
Рассмотрим свойства важнейшего класса моделей, в которых d-я разность есть стационарный (смешанный) процесс авторегрессии - скользящего среднего. Эти модели называются процессами авторегрессии - пр
СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО
Каждая форма имеет свои достоинства.
Итак, текущее значение процесса можно выразить:
Новости и инфо для студентов