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自回归滑动平均系统简介

自回归滑动平均系统简介

回归滑动平均系统(autoregressive-movingaverage system)简称ARMA系统一类随机系统。

离散LTI系统的系统函数在

有限Z平面内既有极点也有零点,称为自回归滑动平均系统(ARMA系统),是IIR系统。2100433B

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自回归滑动平均系统造价信息

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  • 2022-12-07
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滑动扣座

  • 品种:扣座,材质:塑料,类型:塑料管用,规格型号:KH-110,规格(mm):110,系列:PPR管件,说明:注:用于相应规格日丰PP-R管
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滑动扣座

  • 品种:扣座,材质:塑料,类型:塑料管用,规格型号:KH-4150,规格(mm):50,系列:PPR管件,包装规格:72套/箱,说明:注:用于
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自回归滑动平均系统简介常见问题

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自回归滑动平均系统简介文献

基于自回归滑动平均模型的我国历年外汇储备的BJ建模与预测 基于自回归滑动平均模型的我国历年外汇储备的BJ建模与预测

基于自回归滑动平均模型的我国历年外汇储备的BJ建模与预测

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页数: 2页

外汇储备是一个国家国际清偿能力的重要组成部分,它对平衡国际收支、稳定汇率有重要的影响。本文首先介绍自回归滑动平均模型和BJ建模方法,并基于自回归滑动平均模型对我国1981年-2009年的外汇储备进行建模与预测。

滑动平均法在编制建筑技术经济指标中的应用 滑动平均法在编制建筑技术经济指标中的应用

滑动平均法在编制建筑技术经济指标中的应用

格式:pdf

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页数: 3页

将数理统计中的格拉布斯(GRUBBS)法和动态经济模型分析中的滑动平均法结合起来,建立了单位建筑面积造价指标的编制方法,以期对编制其他的建筑技术经济指标有一定指导作用。

自回归滑动平均模型相关模型

  • 自回归模型(AR模型)

  • 向量自回归模型(VAR模型)

  • 差分自回归滑动平均模型(ARIMA模型)

  • 格兰杰因果关系(Granger Causality)

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自回归滑动平均模型ARMA模型简述

ARMA模型属于时间序列分析中的一种,20世纪70年代,由美国统计学家金肯(JenKins)和波克斯(Box)提出。

自回归滑动平均模型模型形式

ARMA(p,q)模型中包含了p个自回归项和q个移动平均项,ARMA(p,q)模型可以表示为:

式中符号: p和q是模型的自回归阶数和移动平均阶数;φ和θ是不为零的待定系数;εt独立的误差项;

是平稳、正态、零均值的时间序列。

ARMA滞后算子表示法

ARMA(p,q)模型可以表示为:

,则ARMA过程退化为MA(q)过程 若
,则ARMA过程退化为AR(p)过程。

自回归滑动平均模型模型含义

使用两个多项式的比率近似一个较长的AR多项式,即其中p q个数比AR(p)模型中阶数p小。前二种模型分别是该种模型的特例。一个ARMA过程可能是AR与MA过程、几个AR过程、AR与ARMA过程的迭加,也可能是测度误差较大的AR过程 。

自回归滑动平均模型识别条件

平稳时间序列的偏相关系数和自相关系数均不截尾,但较快收敛到0,则该时间序列可能是ARMA(p,q)模型。实际问题中,多数要用此模型。因此建模解模的主要工作是求解p、q和φ、θ的值,检验
的值。

自回归滑动平均模型模型阶数

AIC准则:最小信息准则,同时给出ARMA模型阶数和参数的最佳估计,适用于样本数据较少的问题。目的是判断预测目标的发展过程与哪一随机过程最为接近。因为只有当样本量足够大时,样本的自相关函数才非常接近母体的自相关函数。具体运用时,在规定范围内使模型阶数从低到高,分别计算AIC值,最后确定使其值最小的阶数是模型的合适阶数。

模型参数最大似然估计时

模型参数最小二乘估计时

式中:n为样本数,

为拟合残差平方和,d、p、q为参数。其中:p、q范围上线是n较小时取n的比例,n较大时取
的倍数。实际应用中p、q一般不超过2 。

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求和自回归滑动平均模型简介

求和自回归滑动平均模型(integrated autore-gressive moving average model)简称ARIMA模型一种非平稳时间序列模型.如果时间序列.}}(t=0,士1, ...)是有一定增长趋势的非平稳序列,经过差分运算O .x} -.x, -.xt-W wt,变为平稳ARMA (p ,妇序列,则称x:满足一阶求和自回归滑动平均模型.若序列w,仍不平稳,可取二次差分0 z}.,一w,一w,_ 1,乃至d阶差分Od.TR=z,一二t一,,其中二:一O“一‘x:,才得到ARMA(p,q)序列,则称x,满足d阶求和自回归滑动平均模型,记为ARMA(p,d,q),其中p}d,q为阶数.2100433B

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