ARMA时间序列模型课件

资 源 简 介

ARMA时间序列模型课件

详 情 说 明

ARMA模型是时间序列分析中的经典工具，全称为自回归移动平均模型。它结合了自回归(AR)和移动平均(MA)两种方法的优势，适用于分析平稳时间序列数据。AR部分反映当前值与历史值的关系，MA部分则捕捉随机干扰的影响。

模型的构建通常从数据平稳性检验开始，非平稳序列需通过差分转化为平稳序列。然后通过自相关图和偏自相关图初步判断模型的阶数，即AR和MA的项数。实际应用中，模型的参数估计和诊断检验是关键步骤，需要确保残差序列是白噪声。

ARMA模型在金融、气象、工业控制等领域有广泛应用，如股票价格预测、温度变化分析等。其扩展形式ARIMA还能处理非平稳序列，使模型适用性更广。掌握ARMA模型有助于理解更复杂的时间序列分析方法。