ARMA模型构建及MATLAB实现.pdf

ARMA模型构建及 MATLAB实现

◆李 昴

(大连理工大学)

【摘要】时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的 如粜蹦问序列{}的d阶差分 =(J-B) 是…个 稳ARIvlA(p,)过程,其中

各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列分析是一 c,≥l是豁数t即≯()(I一口) = 口),则称{}为贝谢阶 d,g的自同妇求承l滑动F均

种动态数据处理的统计方法 ,该方法基于随机过程理论和数理统计

过程,表示为{}~ 劓(d.q)

学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律 ,该方法是广泛应用

和研 究实际问题 的工具之一 ,它能恰 当的描述历史数据随时间的变 列观测剑的时阐序列数据,茸先璎对数据进行预处理,包括削断其平稳性,及零均

化规律 。 值处理。进丽来拟台…个适 当的 ^ ( 日,艇型,这主要涉及到两个方面,即确定阶

首先介绍了常见的线性时间序列模型,进而给出了模型的构建

{P,口)和模型参数的锚 F蕊重点叙述…F具体的琢理和方法

方法,包括从平稳性、零均值来对数据进行预处理,以及对模型参数

的估计和对模型的定阶方法。最后 ,运用 MATLAB软件 实现 了对 2.1数据预处理

2.1.1平稳性检验

真实数据的参数估计,并采用最小二乘估计方法对多维数据进行参

数估计 。 平稳性定义:时问j列{。,o,±l,±2...1}称为平稳的,如粜对每个,·E( )< 。

【关键词l时间序列 ARMA模型 最小二乘估计 极大似然估计 越.(1)£(一)是与r无关的常数;(2)对每个 ,C6rv(X~. )与,咒荚

MATLAB实现 2 模型的构建

1 时间序列模型概述 常用的检验方法何:数据嘲梭验法,自棚关、倘翱_芙系数豳捡验法,特征揪检验法.

时间序列是一个有序的观测值序列,通常是按照时间观测的, 参数检验法 ,逆序捻验法,游程检验法等。

广泛存在于各个领域。时间序列的本质特征主要表现为:观察值 数据榆验法:将所研究的时间搿到绘成r—Z图,辨观察其迅.苻附绕某…糍线上下封

之间是相互依赖或相关的;观测值是有序的。最普通的线性时间 铰小蝴i度的波动.如果是则认为怒乎稳的,错则认为魁q F稳的 该梭验方法简单、蕊

序列模型类由自回归滑动平均模型,包括 自回归和纯滑动平均模 观、运用方便,佩带有’一定的盎观愈lj=I。

型作为特例。当时间序列数据显示出时间趋势或循环特征,运用

自回归求和滑动平均模型来处理。 特征根捡验法;该打.法适用j:已知模拟的情形,球}u踱模型的自刚归部分参数所组

如果随机过程{}满足 成的特征方穰的特征根 蔚所有的特征撤^都满足,I^f‘l则判定该序列是 稳的:

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