时间序列模型参数的统计推断.ppt
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1、第六章 时间序列模型参数的统计推断,模型识别用自相关图和偏自相关图识别模型形式(p=?q=?)参数估计确定模型中的未知参数模型检验包括参数的显著性检验和残差的随机性检验模型优化序列预测,平稳序列的ARMA建模步骤,统计推断,选择好拟合模型后,下一步就是利用序列的观测值估计该模型中未知参数的值。非中心化的ARMA模型:该模型共含有p+q+2个未知参数,分别为,ARMA模型的参数估计,方法矩估计极大似然估计最小二乘估计 最小二乘估计是线性模型中最为常用的估计方法条件最小二乘估计假定过去未观测到的序列值都为零性质:渐进正态性,渐进无偏性等等,ARMA模型的参数估计,ARMA模型的诊断检验,ARMA模
2、型的诊断检验主要分为以下两个方面:模型的显著性检验整个模型对信息的提取是否充分参数的显著性检验模型结构是否最精简,模型的显著性检验,目的检验模型的有效性-对信息的提取是否充分检验对象残差序列判定原则一个好的拟合模型应该能够提取观察值序列中几乎所有的样本相关信息,即残差序列应该为白噪声序列 反之,如果残差序列为非白噪声序列,那就意味着残差序列中还残留着相关信息未被提取,这就说明拟合模型不够有效。,模型的显著性检验,即为残差序列的白噪声检验假设检验:原假设:残差序列为白噪声序列备择假设:残差序列为非白噪声序列LB检验统计量:,假设检验,LB统计量:当LB检验统计量的相伴概率p显著性水平0.05时,
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- 关 键 词:
- 时间 序列 模型 参数 统计 推断
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