ARMA时间序列模型及SPSS应用提纲ARMA模型的概念ARMA模型的概念设为零均值的实平稳时间序列，阶数为p的自回归模型定义为：大家应该也有点累了，稍作休息对于模型：设为零均值的实平稳时间序列，阶数为q的滑动平均模型定义为：AR与MA模型的比较ARMA模型MA模型的自相关函数MA模型的自相关函数AR模型的自相关函数ARMA模型的自相关函数偏相关函数AR模型偏相关函数ARMA模型偏相关函数平稳时间序列的类型识别样本的自相关函数当选定模型及确定阶数后，进一步地问题是要估计出模型的未知参数。参数估计方法有矩法、最小二乘法、极大似然法等。模型参数的估计利用(式2)，(式3)将参数换成它们的估计，模型参数的估计模型参数的估计然后，令模型的检验模型的检验使用SPSS画出时间序列的序列图构建时间序列模型——序列平稳化构建时间序列模型——序列平稳化构建时间序列模型——相关性分析特性：1.偏相关函数在二阶滞后的函数值基本都落入置信区间；2.偏相关函数拖尾，无截断,差分处理后的模型适用于ARMA模型，因此对原序列采用ARIMA模型分析。3.根据偏相关函数：初步定阶为：非周期性滞后偏相关阶数p=2，周期性滞后偏相关阶数P=0；4.根据相关函数，初步定阶为：非周期性滞后相关阶数q=1，周期性滞后相关阶数Q=1；构建时间序列模型——确定模型构建时间序列模型——结果分析构建时间序列模型——结果分析总结