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FINTS第四章线性ARMA模型.pptx
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FINTS第四章线性ARMA模型
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fonts-chinese-3.02-9.6.el5.noarch.rpm fonts-ISO8859-2-75dpi-1.0-17.1.noarch.rpm 双击运行他们 修改 /etc/sysconfig/i18n 文件,如 LANG="en_US",xwindow会显示英文界面, LANG="zh_CN.GB18030",xwindow会显示...
金融时间序列模型
第四章:平稳线性
ARMA
模型
基本概念
随机过程
stochastic process
设
T
是某个集合,俗称足
标集,对任意固
定
t
T
,
Y
t
是随机变量,
t
T
的全体
{ Y
t
;
t
T }
称为
T
上的随机函数。记
为
{ Y
t
}
对每个固定的
t
,
Y
t
是随机变量。
通常
T
取为:
1
)
T=[-
,
],
T=[0,
]
2) T=
…-2,-1,0,1,2,…
T=1,2,3,…
基本概念
平稳随机过程
(
weakly st
ationary
, covariance
stationa
ry ,second order
stationa
ry
)
如果随机序列二阶
矩有界,
并且满足以
下条件
(
1
)对任意整数
t
,
E(Y
t
)=
,为常数;
(
2
)
对
任
意
整
数
t
和
s
,
自
协
方
差
函
数
ts
仅
与
t
-s
有
关
,
同
个
别
时
刻
t
和
s
无
关
。
即
ts
=
t-s
=
k
平稳时间序列
几个重要的平稳过程
和模型
白噪声过程
MA
过程
AR
过程
ARMA
过程
平稳过程的参数
自协方差和自相
关函数
偏自相关函数
白噪声过程
white noise proce
ss
随机过程满足
1
)
E(
t
)=0
, 对所有
t
2
)
E(
t
2
)=
2
对所有
t
3
)
E(
t
s
)=0,
对
任
意
t
s
,
或
Cov(
t
,
s
)=0
弱白噪声随机过程(
W
eakly
white
noise process
),简称白噪声
。记
为
{
t
}~WN(0,
2
)
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