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mA模型

MA模型(moving average model)滑动平均模型,模型参量法谱分析方法之一,也是现代谱估中常用的模型。设一个离散线性系统,输入u(n)是一个具有零均值与方差为σ的白噪声序列,输出是x(n),该离散线性系统的输出和输入之间的关系可用如下图3的差分...

第一张图是MA,因为自相关系数是截尾的。并且阶数是1,因为p阶MA的自相关系数从p+1处开始为0; 第二张图是AR,因为自相关系数是依阶数增长而收敛的。观察其偏相关性,在2阶以后截断,所以是2阶的

错的, 首先你的表述不准确,“整个多元回归模型在统计上是显著的”是否应该说是“建立的模型有统计学意义”? 多元回归模型在统计学是多个变量共同作用的结果,其是否有统计学意义与单个变量的回归系数(或者偏回归系数)是否有统计学意义没有直接...

ar模型是建立当前值和历史值之间的联系,ma模型是计算ar部分的误差的累计,arma是两者的和。

1、p是自相关AR模型的系数,而q是MA模型的系数;2、在EVIEWS模型中会做出一个时间序列的自相关和偏相关图表,这个表是判断p和q值的依据;3、所谓拖尾是自相关系数或者偏相关系数趋向于0,这个趋向过程有不同的表现形式,有几何型的衰减为0,有正...

以前我在 CG侠 里边看到过,有相应的教程 ,

LY= 0.0242576428549 +0.852806326565LY(T-1)-0.523603537085U(t-1)

直观判断:依据自相关图与偏自相关图,例如自相关图是递减(或震荡递减)而偏自相关是某阶后突变为零的,大体上就是AR 再者就是AIC准则咯,越小越好 沃尔特 恩德斯(Walter Enders) 应用计量经济学——时间序列分析

最后确定使其值最小的阶数是模型的合适阶数。模型参数最大似然估计时AIC=(按分析Analyze—时间序列Time series—ARIMA模型的顺序展开如图3.23对话框。

回归方法都是一样的,用ls

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