如何解读arma模型残差检验的结果
ar2模型方差公式推导？
ar2模型方差公式推导？
Rja1R(j-1) a2R(j-2)。在用AR模型对数据进行建模时，首先需要确定阶数 。确定 的方法有两种：一是利用样本偏自相关系数(pacf); 另一种是利用信息注册函数方法。如果ARMA(p,q)模型的表达式的特征根至少有一个大于等于1，则{y(t)}为积分过程，此时该模型称为自回归秋季移动平均模型（ARIMA）
t期数值由t期以前p期观测值的加权平均数和现期随机扰动所产生的随机过...j0，1，2，…，p;εt是随机扰动项。如果过程是平稳的，则α0不随时间的变化而变化，有E（Xt）E（Xt-1）E（Xt2）。
扩展资料
AR模型中特征值均论在单位圆内。可以看出平稳的判定是一种思路，与平稳条件：宽平稳并非严格等价。但这提供了检验平稳性的思路。ARMA等模型的分析与此类似，AR、ARMA的模型要求序列满足平稳特性，但对于拟合残差没有任何约束，基于异方差特性的ARCH等模型就是从这个种子里生出的新芽。
garchm和garchn模型的区别？
TArchT软件是一种用于建筑施工图设计的“工具集”软件，这种软件的特点可以用“易、泛、厚、韧、容”五个字来概括，充分体现了工具集建筑软件的理念。使用TArchT软件构筑的立体模型称之为TARCH模型。 TARCH模型在现实生活中的应用： 汇率常表现出方差时变的特点,常表现出波动聚集的现象,也即大幅度波动聚集在某一段时间,而小幅度波动聚集在另外一段时间上。
经典的时间序列模型(如ARMA模型)以不能较好地拟合此类数据。
自回归条件异方差(ARCH)模型,把方差和条件异方差区分开,让条件方差随过去误差也即一系列的历史信息冲击而变化,为解决异方差而提供新的途径。
广义自回归条件异方差(GARCH)让条件方差作为过去误差和之后条件方差的函数而变化,更好地体现出波动聚集效应。
市场对坏消息的反应往往比对好消息的反应更为迅速,这种非对称性,往往用带门限的GARCH(TARCH)和指数GARCH(EGARCH)模型来反应。