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AR与MR模型的自相关函数ACF与偏自相关函数PACF在特征上有何区别
AR与MR模型的自相关函数ACF与偏自相关函数PACF在特征上有何区别
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第1个回答 2020-06-30
AR(p)模型的ACF是拖尾的,PACF是滞后p阶后截尾
第2个回答 2019-04-24
从6期开始自相关函数值明显落于零值线以下,说明该二阶差分序列是平稳的。在
ARIMA模型
中,d为2.可以借助自相关函数ACF和偏自相关函数PACF确定p、q。
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...和
pacf
的问题,这个
自相关函数和偏自相关函数
式干什么用的?_百度...
答:
自相关函数
的定义就是把函数x(t)平移tao,再和它自己相乘,最后做整个实数范围的积分。x(t)-->R(tao),则 x(t a)-->R(tao),是不变的。要求z(t)
的自相关
,就是求 z(t)*z(t tao)在整个实数范围的积分 z(t)*z(t tao)=【x(t) x(t a)】【x(t tao) x(t a tao)】,拆...
计量经济学
中
,
ACF和PACF函数有
什么
区别
?
答:
AR与MA模型的特征区分 AR模型和MA模型在ACF和PACF上各有其独特的印记
。AR模型关注PACF,因为PACF在AR模型中通常呈现截尾的性质,即在某个滞后阶数后,所有后续阶数的偏自相关系数趋于零。相反,MA模型关注ACF,因为MA模型的自相关性通常在当前时间点之后立即消失,反映出其误差项的独立性。总的来说,ACF...
可逆的
AR
(p)过程
的自相关函数
(ACF)与可逆的MA(q)的
偏自相关函数
(
PACF
...
答:
由于平稳的AR(p)过程可以转化为一个MA(∞)过程,则AR(p)过程
的自相关函数
是拖尾的;一个可逆的MA(q)过程可转化为一个AR(∞)过程,因此其
偏自相关函数
是拖尾的。所以,可逆的AR(p)过程的
ACF与
可逆的MA(q)的
PACF
均呈现拖尾特征。
自相关系数和偏相关系数的区别
是什么?
答:
3、平稳AR(p)的自相关系数具有两个显著特征:一是拖尾性;二是呈负指数衰减
。三、偏相关系数 对于一个平稳AR(p)模型,求出滞后k自相关系数p(k)时,实际上得到并不是x(t)与x(t-k)之间单纯的相关关系。因为x(t)同时还会受到中间k-1个随机变量x(t-1)、x(t-2)、……、x(t-k+1)的影响...
自协方差、自相关系数、
偏自相关系数有
什么
区别
?
答:
偏自相关系数
:偏自相关系数也用于衡量时间序列中相隔特定时间长度的数据的线性相关性,但它剔除了中间间隔时期的影响。举个例子,如果我们计算t时刻和t-3时刻的偏自相关系数,我们将控制或剔除t-1和t-2时刻的影响。偏自相关系数主要用于识别ARIMA
模型中的自
回归项。总的来说,这三者都是衡量时间序列...
理解
AR 和
MA
模型
答:
所以,此 MA 的 ACF 图是:一个干净利落的截尾,止于 1 阶。而
PACF
的图,则为:对于为何一个标准的 MA(1)
的偏自相关
居然是拖尾的,深思不解。 我的理解,它应该是个飘忽不定的震荡过程。 因为从1阶之后,从自相关角度看,已经没关系,那么偏自相关更应该没有规律的关系才对。如果偏自...
线性平稳过程的特点有哪些?
答:
偏自相关函数截尾或拖尾:线性平稳过程的偏自相关函数(PACF)在滞后k阶后会截尾或拖尾。截尾是指
PACF在
某个阶数后变为0,拖尾是指PACF在某个阶数后逐渐趋近于0。这是识别线性平稳过程的ARIMA模型阶数的重要依据。可逆性:线性平稳过程具有可逆性,即可以通过其
自相关函数和偏自相关函数
完全重建过程。这...
如何判断计量经济学的
AR
(p)和MA(q)
模型
答:
MA(1),AR(2)MA的话
acf有
spikes,
pacf
递减,acf有1个spike,所以MA(1)AR:ACF递减
PACF有
spike,PACF有两个spikes,所以ar(2)判断标准:AR(P)
自相关
拖尾,
偏相关
p阶截尾。MA(q) 自相关q阶段截尾,偏相关拖尾。AR(p)MA(q) 自相关q阶段截尾,偏相关p阶截尾。
(三)时间序列分析的基本方法
答:
当
ACF
维持许多期的正相关,且ACF的值通常是很缓慢地递减到0,则序列为非平稳型。序列
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-
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具有对称性,即反映了周期性变化特征。3.谱分析 确定性周期函数X(t)(设周期为T)在一定条件下通过傅里叶(Fourier)级数展开可表示成一些不同频率的正弦和余弦函数之和(陈磊等,2001),...
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