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时间:2020-09-02
《参数估计和模型定阶 .doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、1、利用之前仿真的数据对MA(1)模型进行参数估计,其中的theta1=0.5。H0:theta1=0;H1:theta^=0.利用spss得:ARIMA模型参数估计SEtSig.x2-模型_1x2无转换MA滞后1.494.02817.949.000由表格中得到p值远小于0.01,显著拒绝原假设,有充分的理由相信theta不为0,为0.494,这与实际的theta1十分相似2、利用之前仿真的数据对ARMA(1,1)模型进行参数估计,其中的phi1=0.5,theta1=0.5。H0:theta1=0phi1=
2、0;H1:theta^=0phi1=0.利用spss得:ARIMA模型参数估计SEtSig.X-模型1x无转换AR滞后1.117.393.299.765MA滞后1.038.395.095.924此时模型的估计非常不好,可能是由于生成的数据不够合理,模型需要进一步优化。(我生成多组数据都没有得到通过检验的。)再利用matla得到参数估计:估计X-模型1x无转换AR滞后10.3704MA滞后10.4007比起上面利用spss进行的参数估计,这里的系数显得更好一点,但是也没有估计得十分准确。3、对例5.2进行模型定
3、阶在之前的作业中已经确定这组数据是AR模型,并且粗略地估计阶数为2,这里运用AIC、BIC准则对改组数据定阶,利用matlab得到下图:由图可以看出,模型的阶数是2.计算的AICBIC值如下:12345678910AIC1185117611781179118011801182118311841182BIC1196119011951200120512081213121812231224
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