ar模型

简介 在商业应用中，时间是最重要的因素，能够提升成功率。然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步。但是随着技术的发展，出现了很多有效的方法，能够让我们预测未来。不要担心，本文并不会讨论时间机器，讨论的都是很实用的东西。 本文将要讨论关于预测的方法。有一种预测是跟时间相关的，而这种处理与时间相关数据的方法叫做 时间序列模型 。这个模型能够在与时间相关的数据中，寻到一些隐藏的信息来辅助决策。 当我们处理时序序列数据的时候，时间序列模型是非常有用的模型。大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量，网站流量，竞争地位和更多的东西。然而很多人并不了解的时间序列分析这个领域。 所以，如果你不了解时间序列模型。这篇文章将会想你介绍时间序列模型的处理步骤以及它的相关技术。 本文包含的内容如下所示： 目录 * 1、时间序列模型介绍 * 2、使用R语言来探索时间序列数据 * 3、介绍ARMA时间序列模型 * 4、ARIMA时间序列模型的框架与应用 让我们开始吧 1、时间序列模型介绍 Let’s begin。本节包括平稳序列，随机游走,Rho系数,Dickey Fuller检验平稳性。如果这些知识你都不知道，不用担心-接下来这些概念本节都会进行详细的介绍，我敢打赌你很喜欢我的介绍的。 Return Top 平稳序列 判断一个序列是不是平稳序列有三个评判标准： 1. 均值 ，是与时间t 无关的常数。下图

§1.AR模型 1.白噪声序列 如果时间序列 { ε t ， t = 1 ， ⋯ ， T } \{\varepsilon_t，t=1，\cdots，T\} { ε t ​ ， t = 1 ， ⋯ ， T } 满足： E ( ε t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = σ 2 对 任 意 s ≠ t ， ε t 和 ε s 不 相 关 ， 即 E ( ε t ε s ) = 0 则 称 { ε t ， t = 1 ， ⋯ ， T } 为 白 噪 声 序 列 ， 简 称 白 噪 声 ( w h i t e    n o i s e ) \begin{array}{lcl} E(\varepsilon_t)=0，Var(\varepsilon_t)=\sigma^2\\ 对任意s≠t，\varepsilon_t和\varepsilon_s不相关，即E(\varepsilon_t\varepsilon_s)=0\\ 则称\{\varepsilon_t，t=1，\cdots，T\}为白噪声序列，简称白噪声(white\,\, noise) \end{array} E ( ε t ​ ) = 0 ， V a r ( ε t ​ ) = σ 2 对 任 意 s  ​ = t ， ε t ​ 和 ε s ​ 不 相 关 ， 即 E ( ε t ​ ε s ​ ) = 0 则 称 {

时间序列分析模型——ARIMA模型 一、研究目的 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变量之间关系的模型，如向量自回归模型（vector autoregression,VAR）和向量误差修正模型（vector error correction model,VEC）。 在经典的回归模型中，主要是 通过回归分析来建立不同变量之间的函数关系（因果关系），以考察事物之间的联系 。本案例要讨论如何 利用时间序列 数据本身建立模型，以研究事物发展自身的规律 ，并据此对事物未来的发展做出预测。研究时间序列数据的意义：在现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。在现实中很多问题，如利率波动、收益率变化、反映股市行情的各种指数等通常都可以表达为时间序列数据，通过研究这些数据，发现这些经济变量的变化规律（对于某些变量来说，影响其发展变化的因素太多，或者是主要影响变量的数据难以收集，以至于难以建立回归模型来发现其变化发展规律，此时，时间序列分析模型就显现其优势——因为这类模型不需要建立因果关系模型