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时间序列自相关
什么是
时间序列
的自协方差与
自相关
系数?
答:
对于平稳
时间序列
{x(t)},所谓滞后k偏
自相关
系数指在给定中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的条件下,或者说,在剔除了中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的干扰之后,x(t-k)对x(t)影响的相关程度。用数学语言描述就是:p[(x(t),x(t-k...
自相关
函数是如何计算出来的?
答:
自相关
函数是衡量
时间序列
自身延迟与其本身之间关系强度的一个统计量,通常用R(k)表示。其计算公式为:R(k) = (Σ(Xt - X̄)(Xt+k - X̄)) / (Σ(Xt - X̄)²)其中,Xt是在时间t时刻的时间序列值,X̄是时间序列的均值,k表示时间序列延迟的时间步...
时间序列
的几个基本概念:样本自协方差函数 、自协方差函数、
自相关
函...
答:
探索
时间序列
分析的核心概念:样本自协方差函数、自协方差与
自相关
、以及偏自相关系数1. 样本自协方差函数:揭示时间序列的波动关联当面对满足均值遍历性和二阶矩遍历性的平稳时间序列,我们可以从单次观察中洞察其长期趋势。总体平均与时间平均并无二致,让我们计算起核心的样本自协方差:2. 自协方差函...
简述
序列相关
产生的原因
答:
1、经济系统惯性
自相关
现象大多出现在
时间序列
数据中,而经济系统的经济行为都具有时间上的惯性。例如GDP、价格、就业等经济数据,都会随经济系统的周期而波动。又如,在经济高涨时期,较高的经济增长率会持续一段时间,而在经济衰退期,较高的失业率也会持续一段时间,这种情况下经济数据很可能表现为自...
应该如何理解和处理
自相关
(
序列相关
)?
答:
序列相关
性,即一个
时间序列
中前后值之间的关联,可通过杜宾-沃森检验来检测,特别是在残差项(回归分析后的误差)上。图4-11中的例子生动展示了这种关系:左图中的残差项呈现负相关模式,而右图则表现为正相关。当数据点均匀分布于回归线周围,没有明显的规律性,序列相关性则较弱或不存在。然而,非...
自相关
系数计算公式
答:
自相关
系数计算公式是γ(t,s)=E(X-μ)(X-μ),定义ρ(t,s)为
时间序列
{X}的自相关系数,简记为ACF。ρ(t,s)=γ(t,s)/(DX×DX)^0.5。其中,E表示数学期望,D表示方差。相关系数度量的是两个不同事件彼此之间的相互影响程度,而自相关系数度量的是同一事件在两个不同时期之间的相关程度...
自相关
系数怎么算
答:
时间序列
是指经过时间排序的一系列数据,如股票价格、气温、销售额等。观测值是指时间序列在特定时刻的数据值,可以表示为X(t),其中t表示时间。计算
自相关
系数的方法分为两步:首先计算样本均值和样本方差,然后计算自相关系数。具体步骤如下:1. 计算样本均值和样本方差 设时间序列共有n个观测值,分别...
如何检验一个
时间序列
的
自相关
性
答:
一般来讲,
时间序列
数据较少出现异方差现象,更多地是
序列相关
问题。用stata软件实现异方差的检验,最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图,具体的命令如下:reg 被解释变量名 解释变量名 prrdict e, resid graph twoway scatter e 解释变量名 此外,还有white检验、G-Q检验和Breuch-...
时间序列
怎么根据
自相关
图进行建模 怎么选择序列类型?
答:
根据
自相关
图进行建模的步骤如下:首先要进行平稳性检验,确定数据是否符合
时间序列
分析的要求。然后求出时间序列的自相关图和偏相关图,通过观察这两张图来确定序列的类型。如果自相关图中存在明显的指数衰减趋势,说明序列具有自相关性,可能是一个AR序列;如果偏相关图中存在明显的指数衰减趋势,说明序列...
做
时间序列
误差修正模型
自相关
和异方差检验为什么是用协整模型的残差序...
答:
做
时间序列
误差修正模型时,通常需要检验误差项是否具有
自相关
和异方差性质。这是因为如果误差项具有这些性质,则可能会影响模型的有效性和预测准确性。而协整模型则是一种可以用于处理具有长期关系的非平稳时间序列的方法。使用协整模型的残差序列进行自相关和异方差检验是因为,协整模型可以消除变量之间的长期...
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