应用时间系列分析

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1、时间序列 分析模型——ARIMA模型姓名:车文洋学号:【埋牛入门】:什么是ARIMA模式【埋牛鼻子】:ARIMA【埋牛提问】:ARIMA模式具体可以应用在哪里?【镶嵌文字】:1 。研究目的传统的计量经济学方法是基于经济理论来描述变量关系的模型 。然而,经济理论通常不足以对变量之间的动态关系提供严格的解释,内生变量可以出现在方程的左端和右端 , 这使得估计和推断更加复杂 。

VAR)和VEC (VEC)的vectorerrorcorrectionmodel 。在经典回归模型中 , 主要通过回归分析建立不同变量之间的函数关系(因果关系)来考察事物之间的关系 。本案例将讨论如何利用时间序列数据本身建立模型来研究事物的发展规律 , 并据此对事物的未来发展做出预测 。研究时间序列数据的意义:现实中往往需要研究事物随时间发展变化的规律 。

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【应用时间系列分析】该书的主题包括差分方程,平稳时间序列模型 , 波动模型,趋势模型,多方程时间序列模型 , 协整和误差修正模型 , 非线性时间序列模型 。作者简介:WalterEnders,阿拉巴马州立大学经济学教授,1975年获得纽约哥伦比亚大学经济学博士学位 。Enders博士最近的研究重点是时间序列模型在经济学和金融学中的发展和应用 。

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