1樓：
設arma的傳遞函式為。
h(z)=b(z)/a(z)，輸入為白雜訊n(n)，輸出為離散隨機過程y(n)，且b(z)/a(z)是不可約的。
1） 該過程是因果的充要條件為：對所有|z|>=1, 分母a(z) !=0。
2） 該過程是可逆的充要條件為：對所有|z|>=1, 分子b(z) !=0。
如何用eviews軟體中的aic準則和sic準則來確定滯後期數
2樓：肥仙女
1、建立工作文復件，建立並資料。結。
制果如下圖所示。
2、在命令列輸入lsycx,然後回車。
3、彈出equation視窗，如圖所示。觀察t統計量、可決係數等，可知模型通過經濟意義檢驗，查表與x的t統計量比較發現，t檢驗值顯著。模型對y的解釋程度高達。
4、將樣本期範圍從1978-2003年擴充套件為1978-2004年：在workfile視窗中依次點選proc->structure。
7、在equation視窗中點選forecast。
8、在彈出的視窗中點選ok。
3樓：網友
簡單方法：的adftest自動給出bic滯後長度。
滯後階數越大。
自由度就越小。
一般根據專aic和sc取值最小準則。
屬來確定階數。
如果aic和sc並不是同時取值最小，採用lr檢驗進行取捨。
如果時序資料樣本容量小，這時aic和sc準則可能需要謹慎，還是需要根據經驗驗證。自己的經驗看，這時一般比較滯後階基本可以得到較好結果。
另外，還可以通過軟體確定最大滯後階數， 在var估計結果視窗中點選輸入最大滯後階數，以*號最多的階數確定滯後階數。
aic 和sic 都是人為規定的標準。
其原理是，當構建模型時，增加自變數的個數會使擬合度增加，但是也會有可能增加無關自變數。人們在減小自變數個數和增加擬合度之間的權衡方法就是aic和sic標準。
最小的aic和sic代表著擬合與自變數個數的最佳權衡。
但是因為側重點，也就是演算法不用，往往aic和sic所選出的最大滯後不同。
4樓：小凳子
分別對不同的滯後期數做ols迴歸，試多幾次，找出aic和sic最小的。
怎樣判斷乙個矩陣是否可逆？
5樓：一顆心的距離麗
n階方陣a為可逆的，重要條件是它的。
行列式不等於0，一般只要看它的行列式就可以啦。
矩陣可逆=矩陣非奇異=矩陣對應的行列式不為0=滿秩=行列向量線性無關。
行列式不為0，首先這個條件顯然是必要的。其次當行列式不為0的時候，可以直接構造出逆矩陣，於是充分。
具體構造方法每本書上都有，大體上是用行列式按行列定理，即對矩陣a，元素寫為a_ij，則sigma(j)a_ij*m_kj=deta*delta_ik，其中m_ij為代數餘子式，於是b_ij=m_ji/deta即為a的逆矩陣。
求高手幫忙，時間序列分析**法一般用於那些方面，有什麼優缺點？
6樓：網友
時間bai
序列是指同一變數按事件發生。
du的先後順序排列zhi起來的一dao組觀察值或記專錄值。構成屬時間序列的要素有兩個：其一是時間，其二是與時間相對應的變數水平。
實際資料的時間序列能夠展示研究物件在一定時期內的發展變化趨勢與規律，因而可以從時間序列中找出變數變化的特徵、趨勢以及發展規律，從而對變數的未來變化進行有效地**。
時間序列的變動形態一般分為四種：長期趨勢變動，季節變動，迴圈變動，不規則變動。
時間序列**法的應用：
系統描述。根據對系統進行觀測得到的時間序列資料，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。
系統分析。當觀測值取自兩個以上變數時，可用乙個時間序列中的變化去說明另乙個時間序列中的變化，從而深入瞭解給定時間序列產生的機理。
**未來。一般用arma模型擬合時間序列，**該時間序列未來值。
決策和控制。
根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即**到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。
時間序列**法的基本特點是：
假定事物的過去趨勢會延伸到未來；
**所依據的資料具有不規則性；
撇開了市場發展之間的因果關係。
找的好辛苦！！！
7樓：網友
金融，天氣預報，銷售情況等等。就是根據以往的資料（以時間順序排列的一系列資料）**未來的值。
因果不可逆!智慧不可賜!真法不可傳!無緣不可度!
8樓：網友
這是通俗的說。但事情是沒有絕對的。
eviews 怎麼進行平穩性檢驗，協整檢驗，還有granger因果檢驗，操作步驟？spss的可以麼？
9樓：網友
平穩性檢驗使用adf方法，它針對的是單個序列。在你的workfile中雙擊待檢驗的序列，在彈出的序列檢視視窗左上角依次view/unit root test設定好引數點選ok。
協整檢驗針對的是多個序列，以group的形式開啟，在group視窗左上角依次view-cointegeation test，設定引數，點選確定。
granger因果檢驗與協整檢驗操作類似，依次view-granger causality test,設定滯後階數點選確定。
10樓：
應用時間序列分析麼？
首先先做乙個時序圖，得出你這個序列他是不平穩的，同時，自相關和偏相關檢驗，可以看到有拖尾現象，直觀判斷資料不平穩，有著嚴重的自相關性。因此建立模型之前，必須對序列進行平穩化處理。一般，我們用差分法來消除序列的趨勢。
一階差分可以消除線性趨勢，二階差分則可以消除二次曲線趨勢。
先做一階差分，在eviews裡面的操作：假設你要產生一階差分的序列為x，且已經把序列x的資料匯入eviews
在命令區鍵入：「series dx=d(x)」 再按回車鍵，eviews自然就幫你生成乙個新的「dx」序列，即為一階差分序列；二階差分同樣操作，「series d2x=d（dx）」
為進一步檢驗原始數列是否平穩，需對原始資料進行adf檢驗。
然後那些個檢驗似乎要放到模型裡才可以檢驗吧。ar，ma或者arma。一般我們用arma
怎麼用matlab確定arma模型的階數？
11樓：愛吃貓的__魚
matlab 10版以上是有時間序列工具箱的，其它的介面操作，自己去學吧。clc,clear randn('state',sum(clock));初始化隨機數發生器 elps=randn(1,10000); 產生 10000個服從標準正態分佈的隨機數x(1)=0; %
y=[..';%注意資料要是列向量哦，>>z=iddata（y）;%識別資料，>>armax(z,'na',p,'nc',q);%其中p,q分別是是ar和ma的階數。
比如arma(2,2)，y(2) = a1*y(1) +e(2)，y(3) = a1*y(2)+a2*y(1)+e(3)+b1*e(2)，y(4) = a1*y(3)+a2*y(2)+e(4)+b1*e(3)+b2*e(2)，y(5) = a1*y(4)+a2*y(3)+e(5)+b1*e(4)+b2*e(3)
具體的，你可以把前面沒有的比如當y(1)時候沒有y(0)和y(-1)你可以把它們設做nan然後轉化nan為0
如何判斷鹽的酸鹼性怎麼判斷各種鹽顯酸性還是鹼性
我們把鹽按照組成不同，把鹽分為三類 正鹽 酸式鹽 鹼式鹽。正鹽 只含有金屬離子和酸根離子。如 naci na2co3 caso4.等.酸式鹽 除了含有金屬離子和酸根離子，還有氫離子。如 nahco3鹼式鹽 除了含有金屬離子和酸根離子，還含有oh 離子。如 cu2 oh 2co3 通常鹽可以看做是由正...
男生和我說些曖昧的話，如何判斷他是開玩笑還是試探我的心意
基本曖昧 都是想上的 所以只要你願意都是可以開房的 要看你和他接觸的時間，還有最近你們的關係，不明白可以追問我 一個男性朋友總是和我說一些曖昧的話，我也不知道是不是開玩笑的，導致我都不知道回什麼，該怎麼辦？勸這個 男性朋友 少說一句話，多念一聲佛！就念 南無阿彌陀佛！如果是你認為不相干的人就加黑吧 ...
如何判斷漢字的拼音聲調是第幾聲，如何判斷一個漢字的拼音聲調是第幾聲？
拼音的聲調共有一聲 二聲 三聲 四聲，也稱作陰平 陽平 上聲 去聲。一聲平又高，二聲往上爬，三聲拐一拐，四聲往下降。平時也可以多加練習。漢語普通話中有四個聲調,四個聲調符號分別是 第一聲,陰平,或平調,第二聲,陽平,或升調,第三聲,上聲,或上音,第四聲,去聲,或去音,漢語中還存在著一種特殊聲調,叫做...