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時間序列:時間序列模型---自回歸過程(AutoRegressive Process)

2022-11-24 16:29 作者:瑪莉真  | 我要投稿

這次我們構(gòu)造一個由無限的白噪聲項組成的時間序列,即MA(%5Cinfty)。這個由無限數(shù)目的項組成的值卻是一個有限的值,比如t時刻的值為,

t-1時刻的值,

所以,把y_%7Bt-1%7D代入y_%7Bt%7D,可以得到如下的式子,這個式子稱為AR(1),即一階自回歸過程。

t時刻的值是alpha倍t-1時刻的值加上白噪聲項

下圖分別是自回歸過程,以及它對應(yīng)的自相關(guān)函數(shù)圖。

AR(1)
AR(1)對應(yīng)的自相關(guān)函數(shù)

從自相關(guān)函數(shù)圖可以看出,相關(guān)性隨著時間間隔(lag)的增大逐漸減小,而不是突然減小。這是因為每個時間步驟中都有包括所有先前的白噪聲項。因此,無論時間序列的兩個值相距多遠(yuǎn),總會有共同的白噪聲項。所以相關(guān)性的變化是緩和的 。

自回歸過程的可預(yù)測性:這種時間序列的值來自的正態(tài)分布的條件均值為y_%7Bt%7D%5E%7Bpred%7D%3D%5Calpha%20y_%7Bt-1%7D%20,條件方差為%5Cvarepsilon_%7Bt%7D的方差,即構(gòu)成該時間序列的白噪聲的方差。

p階段自回歸過程AR(p)表示為:

總結(jié),自回歸過程時間序列也是白噪聲的線性組合。

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