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金融时间序列分析 第2部分 时间序列分析基础5.1 ARMA建模过程..ppt


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文档列表 文档介绍
金融时间序列分析
陆贵斌
2012年10月
建模过程
内容
第1部分 ARMA建模
第2部分 ARIMA建模
第3部分 ARCH建模
第4部分协整建模
一、ARMA建模
建模步骤
模型识别
参数估计
模型检验
模型优化
序列预测
建模步骤
















模型
识别
参数
估计
模型
检验








Y
N
计算样本相关系数
样本自相关系数
样本偏自相关系数
模型识别
基本原则
选择模型
拖尾
P阶截尾
AR(P)
q阶截尾
拖尾
MA(q)
拖尾
拖尾
ARMA(p,q)
模型定阶的困难
因为由于样本的随机性,样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况,本应截尾的或仍会呈现出小值振荡的情况
由于平稳时间序列通常都具有短期相关性,随着延迟阶数, 与都会衰减至零值附近作小值波动
当或在延迟若干阶之后衰减为小值波动时,什么情况下该看作为相关系数截尾,什么情况下该看作为相关系数在延迟若干阶之后正常衰减到零值附近作拖尾波动呢?
样本相关系数的近似分布
Barlett
Quenouille
模型定阶经验方法
95%的置信区间
模型定阶的经验方法
如果样本(偏)自相关系数在最初的d阶明显大于两倍标准差范围,而后几乎95%的自相关系数都落在2倍标准差的范围以内,而且通常由非零自相关系数衰减为小值波动的过程非常突然。
这时,通常视为(偏)自相关系数截尾。阶数为d。

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