时间序列分析模型

资 源 简 介

时间序列分析模型

详 情 说 明

时间序列分析模型是一种用于分析和预测时间相关数据的重要工具。ARMA（自回归移动平均）模型作为其中的经典模型，广泛应用于金融、气象、工业等领域。

本程序的核心目标是模拟一个ARMA模型，并研究时频归并对模型特性的影响。时频归并是指将高频率的时间序列数据（如分钟级）转换为低频率数据（如小时级或天级）。这一过程可能改变数据的统计特性，进而影响模型的预测能力。

程序的主要逻辑包括：

ARMA模型模拟 生成符合ARMA结构的时间序列数据，其中自回归（AR）和移动平均（MA）部分的参数可以自由设定。 该模拟数据将作为后续分析的基础。

时频归并 对原始数据进行降采样（如从每分钟数据转换为每小时均值），考察归并后的数据是否仍然满足ARMA假设。 归并方式可能包括均值、求和或最大值等统计方法。

模型对比 在归并前后分别拟合ARMA模型，比较参数估计的变化。 评估归并是否引入偏差或导致信息损失。

这一分析有助于理解时间序列数据在不同时间尺度上的表现，适用于数据压缩、长期预测优化等场景。