平稳时间序列模型的建立教材(PPT 100页)

第一节  时间序列的预处理
第二节  模型识别与定阶
第三节  模型参数估计
第四节  模型检验与优化
第五节  其它建模方法
流程图
例题
例1 时序图
例1 自相关图
例2 时序图
例2 自相关图
例3 时序图
例3 自相关图
（二）纯随机性检验
1、检验原理
2、假设条件
3、检验统计量
4、判别原则
例4、标准正态白噪声序列纯随机性检验
白噪声检验结果
三、计算样本相关函数
一、模型识别
模型定阶的困难
样本相关系数的近似分布
2、残差方差图定阶法
3、F检验定阶法
4、最佳准则函数定阶法
准则函数使用注意
一、矩估计
例1 求AR(2)模型系数的矩估计
例2 求MA(1)模型系数的矩估计
例3 求ARMA(1,1)模型系数的矩估计
对矩估计的评价
二、极大似然估计
似然方程
对极大似然估计的评价
三、最小二乘估计
条件最小二乘估计
对最小二乘估计的评价
一、模型检验二、模型的优化
假设条件
检验统计量
3、参数显著性检验
例3 对OVERSHORTS序列的拟合模型进行检验
例4 对1880-1985全球气表平均温度改变值差分序列拟合模型进行检验
二、模型优化
例7 拟合某一化学序列
序列自相关图
序列偏自相关图
拟合模型一
一、Pandit-Wu建模方法的基本思想
二、建模步骤
三、Pandit-Wu方法建模举例
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