时间序列分析第三章平稳时间序列分析报告.doc

时间序列分析第三章平稳时间序列分析报告 本报告主要介绍了时间序列分析第三章的内容，具体来说是平稳时间序列分析的报告。下面是报告的详细内容： 一、时间序列分析的基本概念 时间序列分析是指对历史数据进行分析和处理，以了解其规律和趋势。时间序列分析的目的是为了对过去的数据进行总结和分析，以便更好地预测未来。 二、平稳时间序列分析 平稳时间序列分析是指对时间序列数据进行分析，以判断其是否具有平稳性。平稳时间序列是指序列的均值和方差保持不变的性质。 三、时序图 时序图是一个显示时间序列数据的图形，通常横轴表示时间，纵轴表示序列取值。时序图可以直观地帮助我们掌握时间序列的一些基本分布特征。 四、自相关图 自相关图是指序列样本的自相关系数图形，横轴表示自相关系数，纵轴表示延迟时期数。自相关图可以帮助我们判断序列的相关性质。 五、样本自相关图 样本自相关图是指序列样本的自相关系数图形，横轴表示自相关系数，纵轴表示延迟时期数。样本自相关图可以帮助我们判断序列的相关性质。 六、样本偏自相关图 样本偏自相关图是指序列样本的偏自相关系数图形，横轴表示偏自相关系数，纵轴表示延迟时期数。样本偏自相关图可以帮助我们判断序列的相关性质。 七、 LB 检验 LB 检验是指检验序列样本是否属于白噪声序列的统计检验。LB 检验的结果可以帮助我们判断序列的性质。 八、ARMA 模型 ARMA 模型是指自回归移动平均模型，是一种常用的时间序列分析模型。ARMA 模型可以用来对平稳非白噪声序列进行建模。 九、模型建立 模型建立是指根据序列的性质和相关性质选择适当的 ARMA 模型，并对模型进行参数估计和检验。 十、模型优化 模型优化是指在模型建立后对模型进行优化，以提高模型的拟合度和预测能力。 十一、结论 本报告通过对时间序列分析第三章的介绍，总结了平稳时间序列分析的主要内容，并对 ARMA 模型的建立和优化进行了详细的介绍。