計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課件9時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)學(xué)模型_第1頁(yè)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課件9時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)學(xué)模型_第2頁(yè)
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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課件9時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)學(xué)模型本節(jié)課將介紹ARIMA模型、自回歸模型和移動(dòng)平均模型，包括模型構(gòu)建方法、診斷和預(yù)測(cè)，以及時(shí)間序列建模實(shí)例。ARIMA模型介紹ARIMA模型是一種常用的時(shí)間序列模型，由自回歸（AR）和移動(dòng)平均（MA）模型組成。它可以用來(lái)分析和預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和周期性。自回歸模型介紹自回歸模型（AR模型）基于時(shí)間序列的自相關(guān)性，通過將過去時(shí)間點(diǎn)的觀察值作為輸入來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的觀察值。它適用于具有明顯趨勢(shì)或周期的數(shù)據(jù)。移動(dòng)平均模型介紹移動(dòng)平均模型（MA模型）基于時(shí)間序列的平均誤差，通過將過去時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測(cè)誤差作為輸入來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的觀察值。它適用于具有隨機(jī)波動(dòng)和平穩(wěn)性的數(shù)據(jù)。ARIMA模型的構(gòu)建方法構(gòu)建ARIMA模型需要確定模型的階數(shù)，包括自回歸階數(shù)(p)、差分階數(shù)(d)和移動(dòng)平均階數(shù)(q)?？梢允褂肁CF和PACF圖來(lái)輔助確定模型參數(shù)。時(shí)間序列建模實(shí)例通過一個(gè)實(shí)例來(lái)展示ARIMA模型的具體建模過程，包括數(shù)據(jù)處理、模型擬合、模型診斷和預(yù)測(cè)分析。模型診斷和預(yù)測(cè)對(duì)已建立的ARIMA模型進(jìn)行診斷，包括檢驗(yàn)殘差序列的平穩(wěn)性、白噪聲性和自相關(guān)性，以及對(duì)未來(lái)觀察值進(jìn)行預(yù)測(cè)?？偨Y(jié)與疑問解答總結(jié)本節(jié)課的主要內(nèi)容，并對(duì)學(xué)生的疑問進(jìn)行解答。提醒學(xué)

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