arima乘法模型公式怎么写，arima模型的方差公式

d=1,q=p=0,arima(0,1,0)该模型是随机游走模型（醉汉模型）x(t)=x(t-1)+ξ（t）E（ξ（t））=0，var(ξ（t）)=σ^2，E（ξ（t）ξ（s））=0，s不等于tE（x（s）ξ（t））=0，任意st,

方差齐次：

在对两样本组的均值进行检验时，第一需检验两样本整体的方差是不是相等，故此，arima模型是方差齐性

从6期启动自有关函数值明显落于零值线以下，说明该二阶差分序列是平稳的。在ARIMA模型中，d为2.可以借助自有关函数ACF和偏自有关函数PACF确定p、q。

Rj=a1R(j-1)+a2R(j-2)。在用AR模型对数据进行建模时，第一需确定阶数 。确定 的方式有两种：一是利用样本偏自有关系数(pacf)； 另一种是利用信息注册函数方式。假设ARMA(p,q)模型的表达式的特点根至少有一个大于等于1，则{y(t)}为积分过程，这个时候该模型称为自回归秋季移动平均模型（ARIMA）

t期数值由t期之前p期观测值的加权平均数和现期随机扰动所出现的随机过...j=0，1，2，…，p；εt是随机扰动项。假设过程是平稳的，则α0不随时间的变化而变化，有E（Xt）=E（Xt-1）=E（Xt2）。

扩展资料

AR模型中特点值均论在单位圆内。可以看得出来平稳的判断是一种思路，与平稳条件：宽平稳并不是严格等价。但这提供了检验平稳性的思路。ARMA等模型的分析与这种类型似，AR、ARMA的模型要求序列满足平稳特性，但针对拟合残差没有任何管束，根据异方差特性的ARCH等模型就是从这个种子里生出的新芽。

假设c是常数，x,y是随机变量，既然如此那，数学希望E有以下的一部分性质E(c)=cE(x+c)=E(x)+cE(cx)=cE(x)E(x+y)=E(x)+E(y)故此，E{[X-E(X)]}{[Y-E(Y)]}=E{xy-xE(y)-yE(x)+E(x)E(y)}=E(xy)-E(x)E(y)-E(x)E(y)+E(x)E(y)=E(xy)-E(x)E(y)

自有关函数除以方差就是自协方差函数！ Φxx(τ) ＝ γxx(τ)/σ 2..............................

(1) 式中： Φxx(τ) -- 自协方差函数 γxx(τ) -- 自有关函数 x-随机过程 τ-时间推后 σ 2-x 的方差自协方差函数是归一化了的有关函数： Φxx(0) ＝ γxx(0)/σ 2 ＝ 1....................

(2) 因为自有关函数在零点的值等于方差。

var模型是用模型中全部当期变量对全部变量的若干滞后变量进行回归。arima 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方式，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。

将预测对象随时间推移而形成的数据序列默认为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型但凡是被识别后完全就能够从时间序列的过去值及目前值来预测未来值。现代统计方式、计量经济模型在某种程度上已经可以帮企业对未来进行预测。

ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach)预测方式 ，故此，又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。

这当中ARIMA(p，d，q)称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。这里说的ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值还有随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。

ARIMA模型按照原序列是不是平稳还有回归中所含部分的不一样，涵盖移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)还有ARIMA过程。

ar统计学即ARIMA模型

(一) ARMA模型三种基本形式：

自回归模型（AR：Auto-regressive），

移动平均模型（MA：Moving-Average）

和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）

ARMA模型全称为自回归移动平均模型(Autoregressive Moving Average Model,简记ARIMA)是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方式，故此，又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。这当中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归, p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。

ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列默认为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型但凡是被识别后完全就能够从时间序列的过去值及目前值 来预测未来值。现代统计方式、计量经济模型在某种程度上已经可以帮企业对未来进行预测。