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求帮助建立ARMA模型,然后做预测
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这是已有的数据,我想通过这些数据预测之后的20个数据,用EVIEWS作相关图如图所示求大神帮助详细说明样建立ARMA模型,怎样进行下一步预测,越详细越好,非常感谢!!!!急求!!!!
2016-7-15 10:07 - 消愁酒桶 - EViews专版
哪位高人帮我看下这个数据能不能建立ARMA模型啊
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我有北京1949年-2010年每年的降雨量数据,想建立ARMA模型来预测2011年的降雨量数据,可是发现模型不好建立啊,数据有点类似白噪声啊,哪位高人可以帮忙看一下,能否建立一个拟合度还可以的模型,不用太精确,谢谢了~ ...
2012-9-23 22:21 - 小贝zyz - EViews专版
stata建立ARMA-GARCH模型
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运用上证综指的日收益率数据建立ARMA-GARCH模型,想在均值和波动模型中都加入虚拟变量
arch r_sh D1 D2 D3 ,ar(1 2 3 4 5) ma(1 2 3 4 5) arch(1) garch(1) 可以成功建模
但在波动方程中怎么加入变量?
输入代码a ...
2020-12-14 19:53 - ifs4125238 - Stata专版
关于建立arma-garch模型….
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我根据上证指数收盘价,取了对数收益率r,通过eviews验证序列平稳,不存在自相关性,存在arch效应,以r和r(-1)建立均值方程,garch(1,1)模型,接着验证不存在arch效应。这个步骤应该没问题吧…….
然后我去知网 ...
2022-6-3 01:59 - 562457378 - EViews专版
建立ARMA模型时,因变量必须要进行差分么
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建立ARMA模型之后,需要进行残差平方图检验么?如果需要的话,我想问一下,以原序列作为因变量建立模型,残差平方图检验是显著的;以差分后的序列作为因变量进行建模,检验就不是那么显著了,从第几阶之后才变得显著 ...
2011-6-17 12:03 - 一壶清茶 - EViews专版
stata 建立ARMA-GARCH模型
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运用上证综指的日收益率数据建立ARMA-GARCH模型,想在均值和波动模型中都加入虚拟变量
arch r_sh D1 D2 D3 ,ar(1 2 3 4 5) ma(1 2 3 4 5) arch(1) garch(1) 可以成功建模
但在波动方程中怎么加入变量?
输入代码a ...
2020-12-14 19:51 - ifs4125238 - Stata专版
用SAS建立ARMA(1,1)模型
3 个回复 - 5975 次查看
2174.00
2235.31
2276.05
2338.24
2384.73
2427.60
2465.34
2530.90
2586.30
2655.39
2746.25
2864.07
3044.57
3082.52
3160.09
3262.91
3400.61
3464.76
3564.86
3647.34
3838.63
4009.92
...
2013-12-3 14:43 - s`_1种想念|| - SAS专版
关于建立ARMA模型的前提条件问题
2 个回复 - 5489 次查看
本人在学习易丹辉主编的教材中,在第145页的例子中看到,做了二阶季节差分后,季节性没有得到很好的改善,转而直接进行Resid的0均值检验,以验证时间序列的稳定性,验证之后是稳定的,从而直接建立ARMA模型,而这之前 ...
2013-6-5 09:47 - miaomomo - EViews专版
【求助】如何用SAS建立ARMA-GARCH模型
2 个回复 - 6053 次查看
自己先用arima尝试比较后,决定均值方程为ARMA形式,接下来要拟合GARCH。
可是看了很多教材和网页,都只做到AR-GARCH,就是在model语句斜杠/后加nlag=
如果要加入MA部分应该怎么写呢?
真心求大牛指导。。。T^T
2015-4-16 13:55 - yet123 - SAS专版
既无自相关又无偏相关如何建立ARMA模型?
3 个回复 - 1641 次查看
对非平稳时间序列差分平稳后检验发现差分后的时间序列既无自相关又无偏相,这种情况下还用建立ARMA模型吗?更关键是不理解这组时间序列为什么会没有自相关。我研究的是美国十年期国债,理论上讲经济数据差分后依然会 ...
2013-8-20 11:21 - 神探008 - EViews专版
[求助]这样的情况怎么建立ARMA模型~
3 个回复 - 3787 次查看
如果时间序列经过一次季节差分就已经可以看成是是白噪声,这时怎么办呢?还能建立ARMA模型吗?谢谢~我试着检验了一下ADF检验,发现只有ARMA(1,1)可以通过t检验,但用他建模残差序列还不如原序列好呢。。。。。。望高 ...
2008-6-5 21:19 - yyeric - EViews专版