Questions tagged «box-jenkins»

这是Box-Jenkins MA模型的基本问题。据我了解，MA模型基本上是时间序列值对先前误差项的线性回归。也就是说，观测值首先针对其先前值回归，然后将一个或多个值用作MA的误差项模型。YYYet,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n}YYYYt−1,...,Yt−nYt−1,...,Yt−nY_{t-1}, ..., Y_{t-n}Y−Y^Y−Y^Y - \hat{Y} 但是，如何在ARIMA（0，0，2）模型中计算误差项？如果使用MA模型时没有自回归部分，因此没有估计值，那么我怎么可能有一个误差项？

17 regression  time-series  arima  box-jenkins 

我试图了解如何在ARIMA建模/ Box Jenkins（BJ）中估算参数。不幸的是，我所遇到的书都没有详细描述估计程序，例如对数似然估计程序。我发现该网站/教学材料非常有帮助。以下是来自上面引用的来源的公式。 L L （θ ）= − n2日志（2 π）− n2日志（σ2）- Σt = 1ñË2Ť2个σ2大号大号（θ）=-ñ2日志⁡（2π）-ñ2日志⁡（σ2）-∑Ť=1个ñËŤ22σ2 LL(\theta)=-\frac{n}{2}\log(2\pi) - \frac{n}{2}\log(\sigma^2) - \sum\limits_{t=1}^n\frac{e_t^2}{2\sigma^2} 我想自己学习ARIMA / BJ估计。因此，我使用编写了用于手工估算ARMA的代码。下面是我在做，[R[R[RR[R[RR 我模拟了ARMA（1,1） 将上面的方程写成函数 使用模拟数据和优化函数来估计AR和MA参数。 我还在stats软件包中运行ARIMA，并通过手工比较了ARMA参数。 比较如下： **以下是我的问题： 为什么估计变量和计算变量之间存在细微差异？ ARIMA是否在R反向广播中起作用，或者估算程序与我的代码中以下概述的有所不同？ 我已将观测值1的e1或错误指定为0，这是正确的吗？ 还有没有一种方法可以使用优化的粗略估计来估计预测的置信范围？ 一如既往的感谢您的帮助。 下面是代码： ## Load Packages library(stats) library(forecast) set.seed(456) ## Simulate Arima y <- arima.sim(n = 250, list(ar = …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

时间序列分析中的Box-Jenkins模型选择过程从查看序列的自相关和部分自相关函数开始。这些图可以建议ARMA （p ，q ）模型中的适当和q。通过要求用户应用AIC / BIC标准来选择那些具有白噪声误差项的模型中最简化的模型，从而继续执行该过程。pppqqq(p,q)(p,q）(p,q) 我想知道这些目视检查和基于标准的模型选择步骤如何影响最终模型的估计标准误差。我知道，例如，横截面域中的许多搜索过程都会使标准误向下偏移。 第一步，通过查看数据（ACF / PACF）选择适当的滞后次数如何影响时间序列模型的标准误差？ 我猜想根据AIC / BIC分数选择模型会产生与横截面方法类似的影响。我实际上对这方面也不了解，所以在这一点上任何评论也将不胜感激。 最后，如果您写下用于每个步骤的精确标准，是否可以引导整个过程来估计标准误差并消除这些担忧？

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

时间序列和回归之间的关系和区别是什么？ 对于模型和假设，回归模型假设输入变量的不同值在输出变量之间具有独立性，而时间序列模型不是，这是否正确？还有什么其他区别？ 有关方法，请访问达灵顿网站 时间序列分析有多种方法，但是最著名的两种方法是回归方法和Box-Jenkins（1976）或ARIMA（自回归综合移动平均）方法。本文档介绍了回归方法。我认为回归方法远远优于ARIMA，主要有以下三个原因 我不太了解网站上的时间序列“回归方法”是什么，它与Box-Jenkins或ARIMA方法有何不同。我很高兴有人可以对这些问题发表一些见解。 感谢致敬！

12 regression  time-series  box-jenkins 

在维基百科页面称，箱詹金斯是拟合的ARIMA模型对于时间序列的方法。现在，如果我想将ARIMA模型拟合到一个时间序列，我将打开SAS，调用proc ARIMA，提供参数，SAS会给我AR和MA系数。现在，我可以尝试使用和SAS的不同组合，每种情况下给我一组系数。我选择Akaike信息准则最低的集合。p,d,qp,d,qp,d,qp,d,qp,d,qp,d,q 我的问题是：在上述过程中，我在哪里使用Box-Jenkins？我是否应该使用Box-Jenkins得出初始估计？还是SAS内部使用了它？p,d,qp,d,qp,d,q

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

我是统计学和R语言的新手。我想知道为我的数据集确定ARIMA参数的过程。您能帮我使用R并从理论上（如果可能的话）弄清楚吗？ 数据范围为1月12日至14年3月，描述了每月的销售量。这是数据集： 99 58 52 83 94 73 97 83 86 63 77 70 87 84 60 105 87 93 110 71 158 52 33 68 82 88 84 这是趋势： 数据没有显示趋势，季节性行为或周期性。

10 r  arima  box-jenkins 

自相关函数对非平稳时间序列有什么意义吗？ 在将自相关用于Box和Jenkins建模之前，通常假定时间序列是固定的。

9 time-series  autocorrelation  box-jenkins