ARMA模型的基本原理
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穆堂咸ARMA模型分为以下三种：自回归模型（AR：Auto-regressive）如果时间序列满足其中是独立同分布的随机变量序列，且满足：以及 E() = 0则称时间序列为服从p阶的自回归模型。自回归模型的平稳条件：滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。移动平均模型（MA：Moving-Average）如果时间序列...
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穆堂咸两者的分析原理是不同的，时间序列分解是力求将时间序列分解成不同的变动成分，分析每种变动成分的规律，然后在综合各种成分的规律用于预测；AR\/MA\/ARMA\/ARIMA模型体系是从时间序列数值本身的相关关系出发，将移动平均技术、相关分析技术和平稳技术（差分）等纳入模型，力求建立时间序列数值之间的回归方程，从...
17688105304：ARMA模型怎么建?
穆堂咸，则不能拒绝原假设，认为数据非平稳。需要对数据进行差分处理。4、一阶差分处理并对其单位根检验，通过对数据一阶差分后的ADF检验，可以得出ADF=-7.54357＜-3.435298，拒绝原假设，认为数据是平稳的。接下来进行白噪声检验。5、最后构建ARMA（p,q）的参数选择，查看模型结果，如下图所示就完成了。
17688105304：如何理解ARMA模型的四个阶段?
穆堂咸当然，在实际应用中，我们经常使用ARIMA（差分自回归移动平均）模型，它可以统一考虑AR和MA过程，并引入差分操作以处理非平稳时间序列。在ARIMA模型中，AR、MA和ARMA之间也存在着一定的关系。总之，对于平稳时间序列，AR、MA和ARMA之间可以相互转化；而对于非平稳时间序列，我们常常使用ARIMA模型来考虑它们之间...
17688105304：时间序列模型时间序列模型
穆堂咸首先，ARMA模型是常用的一种，全称自回归移动平均模型。它分为AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA三个子类。AR模型的结构要求满足三个条件：一是最高阶数的限制，确保模型的有效性；二是随机干扰序列需为零均值白噪声；三是当前干扰与过去值独立。MA模型则描述了系统响应与过去扰动相关的关系。移动平均...
17688105304：时频岩相分析——对频率信息的进一步思考
穆堂咸这样,我们就可以利用功率谱来研究地震序列的地质属性,这就是时频分析的基本出发点。 在功率谱求取方面,我们设计了ARMA模型谱估计法。ARMA的数学模型为: 式中s为信号序列,ak为k阶自回归系数,bk为k阶滑动平均系数,ek为k阶滑动平均误差。(10)式的付立叶变换为: 朱夏油气地质理论应用研讨文集 令序列en为自噪...
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17688105304：写出平稳时间序列的三个基本模型的基本形式及算子表达式。如何求它们...
穆堂咸其中，X_t表示当前时刻的观测值，c表示常数项，e_t表示当前时刻的白噪声误差项，b_i表示对应的系数，q表示移动平均阶数。自回归移动平均过程（ARMA）的基本形式及算子表达式：ARMA模型是AR模型和MA模型的结合，表示为：X_t=c+a_1*X_{t-1}+a_2*X_{t-2}+...+a_p*X_{t-p}+e_t+b_1...
17688105304：AR,MA,ARMA,ARX,ARMAX有什么区别
穆堂咸ARIMA（p,d,q）模型是ARMA（p,q）模型的扩展 ARMA谱估计 线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归---滑动平均模型（AutoRegression---Moving Average,ARMA ）。：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程的功率谱密度精确逼近。？？ARMA模型定义若离散随机过程{x（n）...
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穆堂咸ar统计学即ARIMA模型，ar统计学概念是一个抽象的概念，我们先了解一下情况ar统计学的基本形式 (一) ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。ARMA模型全称为自回归移动平均模型(Autoregressive Moving...
内容很多，具体请参考：http://vdisk.weibo.com/s/C4Ye2AtGJxwGH
ARMA模型分为以下三种：自回归模型（AR：Auto-regressive）如果时间序列满足其中是独立同分布的随机变量序列，且满足：以及 E() = 0则称时间序列为服从p阶的自回归模型。自回归模型的平稳条件：滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。移动平均模型（MA：Moving-Average）如果时间序列满足，则称时间序列为服从q阶移动平均模型；移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。自回归滑动平均模型（ARMA）如果时间序列满足：则称时间序列为服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。或者记为φ(B)= θ(B)
将预测指标随时间推移而形成的数据序列看作是一个随机序列，这组随机变量所具有的依存关系体现着原始数据在时间上的延续性。一方面，影响因素的影响，另一方面，又有自身变动规律，假定影响因素为x1，x2，…，xk，由回归分析，
其中Y是预测对象的观测值，Z为误差。作为预测对象Yt受到自身变化的影响，其规律可由下式体现，
误差项在不同时期具有依存关系，由下式表示，
由此，获得ARMA模型表达式：
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