乘法ARIMA模型- MATLAB & Simulink - MathWor万博1manbetxks Benelux - 万博1manbetx,s manbetx 845,万博尤文图斯

乘法ARIMA模型

许多定期收集的时间序列(例如，季度或月)显示出季节性趋势，这意味着在连续多年的同一时期的观测结果之间存在关联。除了这种季节关系之外，在连续的时期内所做的观察也可能有关系。乘性ARIMA模型是ARIMA模型的扩展，该模型处理季节性和潜在的季节性单位根［1］．

在滞后算子多项式表示法中， $l^{我} y_{t} ＝ y_{t - 我}$ ．对于具有周期性的级数年代，乘式ARIMA(p，D，问)×(p_年代，D_年代，问_年代）_年代是由

ϕ （ l ） Φ （ l ） {（ 1 - l ）}^{D} {（ 1 - l^{年代} ）}^{D_{年代}} y_{t} ＝ c + θ （ l ） Θ （ l ） ε_{t} ．

（1）

这里是稳定度p基于“增大化现实”技术的算子多项式 $ϕ （ l ）＝（ 1 - ϕ_{1} l - ．.. - ϕ_{p} l^{p} ）$ , $Φ （ l ）$ 是稳定的，程度p_年代同样形式的AR算子。同样的，可逆的次数问马算子多项式 $θ_{问} （ l ）＝（ 1 + θ_{1} l + ．.. + θ_{问} l^{问} ）$ , $Θ （ l ）$ 次数是可逆的吗问_年代同样形式的MA算子。

当您指定一个乘性ARIMA模型使用华宇电脑，

从它们各自的AR算子多项式中设置符号相反的非季节性和季节性AR系数。也就是说，指定在右边的系数方程1．
在观测数据的周期性中设置与季节多项式相关的滞后(例如，4,8，…)对于季度数据，或12,24，…对于月度数据)，而不是季节性的倍数(例如，1,2，…)。这种约定不符合标准的Box和Jenkins表示法，但是一种更灵活的方法，用于合并乘法季节性。

非季节性差分算子， ${（ 1 - l ）}^{D}$ 解释了连续周期观测的非平稳性。季节差分算子， ${（ 1 - l^{年代} ）}^{D_{年代}}$ ，解释了连续多年同一时期观测结果的非平稳性。计量经济学工具箱™只支持季节性集成的程度万博1manbetxD_年代= 0或1。当你指定年代≥0，计量经济学工具箱集D_年代= 1。D_年代= 0。

参考文献

[1] Box, G. E. P. G. M. Jenkins和G. C. Reinsel。时间序列分析:预测与控制．3版。恩格尔伍德悬崖，NJ: Prentice Hall, 1994。

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