线性平稳时间序列分析(ppt 77页)

线性过程
自回归过程 AR(p)
移动平均过程 MA(q)
自回归移动平均过程 ARMA(p，q)
自相关系数和偏自相关系数
本章结构
线性平稳时间序列分析
线性过程
延迟算子
线性差分方程
齐次线性差分方程的解
非齐次线性差分方程的解
一阶差分方程              
线性过程的因果性
线性过程的逆转形式
ARMA模型
AR(p)模型：p 阶自回归模型
 AR(1)模型的背景
AR(1)模型：一阶自回归模型
 AR(1)的中心化变换
AR模型平稳性的判别
AR(1)模型的平稳性条件
考察下列模型的平稳性：
AR(2)模型：二阶自回归模型
AR(2)模型的平稳性条件
AR(p) 模型：一般自回归模型
AR(p) 的自回归系数多项式
AR模型平稳性判别方法
MA(q)模型：q阶移动平均模型
MA模型：Moving Average Model
 MA(1)模型：一阶移动平均模型
MA(q)模型的统计性质
MA(q)模型的可逆性
ARMA模型的背景
ARMA(p,q)模型
ARMA(p,q)模型的系数多项式
AR、MA和ARMA之间的关系
ARMA平稳域与可逆域的定义
平稳与可逆性的说明
举例
Green函数
ARMA(p,q)模型的统计性质
三种模型之间的转换
ARMA模型的相关性
AR(p)模型的自相关系数ACF
例：考察如下AR模型的自相关图
MA(q)模型的自协方差系数
MA(q)模型的自相关系数ACF
MA模型的自相关系数截尾
偏自相关系数(PACF)
偏自相关系数的定义
偏自相关系数的计算
AR(p)模型的PACF
例:考察如下AR模型的偏自相关图
MA(q)和ARMA(p,q)模型的PACF
ARMA的ACF和PACF的拖尾性
ARMA模型相关性特征

..............................