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ARIMA模型建立与应用(共16页).doc

实验一 ARIMA模型建立与应用一、实验项目:ARIMA模型建立与预测。二、实验目的1、准确掌握ARIMA(p,d,q)模型各种形式和基本原理;2、熟练识别ARIMA(p,d,q)模型中的阶数p,d,q的方法;3、学会建立及检验ARIMA(p,d,q)模型的方法;4、熟练掌握运用ARIMA(p,d,q)模型对样本序列进行拟合和预测;三、预备知识(一)模型1、AR(p)(p阶自回归模型)其中ut白噪声序列,是常数(表示序列数据没有0均值化)AR(p)等价于AR(p)的特征方程是:AR(p)平稳的充要条件是特征根都在单位圆之外。2、MA(q)(q阶移动平均模型)其中ut是白噪声过程。MA(q)平稳性MA(q)是由ut本身和q个ut的滞后项加权平均构造出来的,因此它是平稳的。MA(q)可逆性(用自回归序列表示ut)可逆条件:即收敛的条件。即(L)每个特征根绝对值大于1,即全部特征根在单位圆之外。3、ARMA(p,q)(自回归移动平均过程)ARMA(p,q)平稳性的条件是方

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