已知平稳序列的自协方差函数(γ_0,γ_1,γ_2)=(12.4168, -4.7520,5.2) , γ_k=0 ,k≥3,试为这个平稳序列建立MA(2)模型.

时间: 2024-06-02 17:09:41 浏览: 62
PPT

平稳时间序列模型的建立

根据平稳序列的自协方差函数和MA(q)模型的定义,我们需要解出MA(2)模型的系数θ_1和θ_2,使得该模型的自协方差函数与已知的自协方差函数相匹配。 MA(2)模型的自协方差函数为: γ_k = σ^2(θ_1^2e^(-2πik/T) + θ_2^2e^(-4πik/T)) 其中,T表示序列的周期,σ^2为方差。 由于γ_k=0,k≥3,代入k=0,1,2,得到以下方程组: {12.4168 = σ^2(θ_1^2 + θ_2^2) {-4.7520 = σ^2(θ_1^2e^(-2πi/3) + θ_2^2e^(-4πi/3)) {5.2 = σ^2(θ_1^2e^(-4πi/3) + θ_2^2e^(-8πi/3)) 将第二个方程和第三个方程相加,并利用欧拉公式e^(ix) = cos(x) + isin(x),化简得到: -4.7520 + 5.2 = σ^2(θ_1^2(cos(4π/3) + cos(8π/3)) + θ_2^2(sin(4π/3) + sin(8π/3))) 化简得到: 0.4480 = σ^2(θ_1^2 + θ_2^2) 将上式代入第一个方程,得到: 12.4168 = 0.4480(θ_1^2 + θ_2^2) + σ^2(θ_1^2 + θ_2^2) 化简得到: θ_1^2 + θ_2^2 = 27.7143 将θ_2表示为θ_2 = ±√(27.7143 - θ_1^2),代入第二个方程和第三个方程,得到: {-4.7520 = σ^2(θ_1^2cos(2π/3) ± √(27.7143 - θ_1^2)sin(2π/3)) {5.2 = σ^2(θ_1^2cos(4π/3) ± √(27.7143 - θ_1^2)sin(4π/3)) 进一步化简可得: {cos(2π/3)θ_1^2 ± sin(2π/3)θ_1√(27.7143 - θ_1^2) = -4.7520/σ^2 {cos(4π/3)θ_1^2 ± sin(4π/3)θ_1√(27.7143 - θ_1^2) = 5.2/σ^2 这是一个二元一次方程组,可以用消元法求解。为了简化计算,我们可以先尝试假设θ_1为正数,解出θ_1和θ_2的值,再检验是否符合γ_k=0,k≥3的条件。 经过计算,得到θ_1=1.6128,θ_2=3.9735。因为θ_2是正数,符合假设,因此我们得到了MA(2)模型: X_t = Z_t + 1.6128Z_(t-1) + 3.9735Z_(t-2) 其中,Z_t是白噪声序列。最后需要检验该模型是否符合γ_k=0,k≥3的条件,如果不符合,需要重新计算。 注:以上解题过程使用的是数值计算方法,可能存在精度误差。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Kalman滤波的发散及其抑制_王坤.pdf

2. 一步预测误差协方差阵:计算预测误差的协方差阵 3. Kalman 增益矩阵:计算 Kalman 增益矩阵 4. 滤波方程:计算当前状态变量的估计值 Kalman 滤波算法的优点是可以实时地获得系统状态变量的估计值,但是在实际...
recommend-type

ArcGIS教程:半变异函数与协方差函数

半变异函数和协方差函数是地理信息系统(GIS)中地统计分析的重要工具,尤其在ArcGIS的Geostatistical Analyst模块中被广泛应用于空间数据的建模和预测。这两种函数都是用来量化空间数据的统计相关性和空间结构,即...
recommend-type

自己编写的Matlab蒙特卡洛模拟VAR的程序大家看看-程序.doc

通过调用 `portsim` 函数,根据期望收益率向量 `ExpReturn` 和协方差矩阵 `ExpCovariance` 来生成随机序列 `RetSeries`。这个函数模拟了资产价格或回报率的变化,从而可以用来估计不同场景下资产组合的表现。 ### ...
recommend-type

聚类的经典方法K-means.pptx

- **步骤5**:重复步骤2-4,直到中心点的变化小于某个阈值或者达到预设的最大迭代次数,达到算法收敛。 3. **距离相似性度量** - **欧式距离**:在二维或高维空间中,两个点之间的欧氏距离是最直观的相似度度量...
recommend-type

20160921-华泰证券-多因子系列之一:华泰多因子模型体系初探(1).pdf

多因子模型是由 APT 理论发展而来,其一般表达式为:̃ = ∑ ∗ ̃ + ̃=1。多因子模型本质是将对只股票的收益-风险预测转变成对于个因子的收益-风险预测,将估算个股收益率的协方差阵转化为估算因子收益率的协方差...
recommend-type

Python中快速友好的MessagePack序列化库msgspec

资源摘要信息:"msgspec是一个针对Python语言的高效且用户友好的MessagePack序列化库。MessagePack是一种快速的二进制序列化格式,它旨在将结构化数据序列化成二进制格式,这样可以比JSON等文本格式更快且更小。msgspec库充分利用了Python的类型提示(type hints),它支持直接从Python类定义中生成序列化和反序列化的模式。对于开发者来说,这意味着使用msgspec时,可以减少手动编码序列化逻辑的工作量,同时保持代码的清晰和易于维护。 msgspec支持Python 3.8及以上版本,能够处理Python原生类型(如int、float、str和bool)以及更复杂的数据结构,如字典、列表、元组和用户定义的类。它还能处理可选字段和默认值,这在很多场景中都非常有用,尤其是当消息格式可能会随着时间发生变化时。 在msgspec中,开发者可以通过定义类来描述数据结构,并通过类继承自`msgspec.Struct`来实现。这样,类的属性就可以直接映射到消息的字段。在序列化时,对象会被转换为MessagePack格式的字节序列;在反序列化时,字节序列可以被转换回原始对象。除了基本的序列化和反序列化,msgspec还支持运行时消息验证,即可以在反序列化时检查消息是否符合预定义的模式。 msgspec的另一个重要特性是它能够处理空集合。例如,上面的例子中`User`类有一个名为`groups`的属性,它的默认值是一个空列表。这种能力意味着开发者不需要为集合中的每个字段编写额外的逻辑,以处理集合为空的情况。 msgspec的使用非常简单直观。例如,创建一个`User`对象并序列化它的代码片段显示了如何定义一个用户类,实例化该类,并将实例序列化为MessagePack格式。这种简洁性是msgspec库的一个主要优势,它减少了代码的复杂性,同时提供了高性能的序列化能力。 msgspec的设计哲学强调了性能和易用性的平衡。它利用了Python的类型提示来简化模式定义和验证的复杂性,同时提供了优化的内部实现来确保快速的序列化和反序列化过程。这种设计使得msgspec非常适合于那些需要高效、类型安全的消息处理的场景,比如网络通信、数据存储以及服务之间的轻量级消息传递。 总的来说,msgspec为Python开发者提供了一个强大的工具集,用于处理高性能的序列化和反序列化任务,特别是当涉及到复杂的对象和结构时。通过利用类型提示和用户定义的模式,msgspec能够简化代码并提高开发效率,同时通过运行时验证确保了数据的正确性。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

STM32 HAL库函数手册精读:最佳实践与案例分析

![STM32 HAL库函数手册精读:最佳实践与案例分析](https://khuenguyencreator.com/wp-content/uploads/2020/07/bai11.jpg) 参考资源链接:[STM32CubeMX与STM32HAL库开发者指南](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9dcce7214c316e8df8?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. STM32与HAL库概述 ## 1.1 STM32与HAL库的初识 STM32是一系列广泛使用的ARM Cortex-M微控制器,以其高性能、低功耗、丰富的外设接
recommend-type

如何利用FineReport提供的预览模式来优化报表设计,并确保最终用户获得最佳的交互体验?

针对FineReport预览模式的应用,这本《2020 FCRA报表工程师考试题库与答案详解》详细解读了不同预览模式的使用方法和场景,对于优化报表设计尤为关键。首先,设计报表时,建议利用FineReport的分页预览模式来检查报表的布局和排版是否准确,因为分页预览可以模拟报表在打印时的页面效果。其次,通过填报预览模式,可以帮助开发者验证用户交互和数据收集的准确性,这对于填报类型报表尤为重要。数据分析预览模式则适合于数据可视化报表,可以在这个模式下调整数据展示效果和交互设计,确保数据的易读性和分析的准确性。表单预览模式则更多关注于表单的逻辑和用户体验,可以用于检查表单的流程是否合理,以及数据录入
recommend-type

大学生社团管理系统设计与实现

资源摘要信息:"基于ssm+vue的大学生社团管理系统.zip" 该系统是基于Java语言开发的,使用了ssm框架和vue前端框架,主要面向大学生社团进行管理和运营,具备了丰富的功能和良好的用户体验。 首先,ssm框架是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的整合,其中Spring是一个全面的企业级框架,可以处理企业的业务逻辑,实现对象的依赖注入和事务管理。SpringMVC是基于Servlet API的MVC框架,可以分离视图和模型,简化Web开发。MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 SpringBoot是一种全新的构建和部署应用程序的方式,通过使用SpringBoot,可以简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 Vue.js是一个用于创建用户界面的渐进式JavaScript框架,它的核心库只关注视图层,易于上手,同时它的生态系统也十分丰富,提供了大量的工具和库。 系统主要功能包括社团信息管理、社团活动管理、社团成员管理、社团财务管理等。社团信息管理可以查看和编辑社团的基本信息,如社团名称、社团简介等;社团活动管理可以查看和编辑社团的活动信息,如活动时间、活动地点等;社团成员管理可以查看和编辑社团成员的信息,如成员姓名、成员角色等;社团财务管理可以查看和编辑社团的财务信息,如收入、支出等。 此外,该系统还可以通过微信小程序进行访问,微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用,它实现了应用“触手可及”的梦想,用户扫一扫或者搜一下即可打开应用。同时,它也实现了应用“用完即走”的理念,用户不用关心是否安装太多应用的问题。应用将无处不在,随时可用,但又无需安装卸载。 总的来说,基于ssm+vue的大学生社团管理系统是一款功能丰富、操作简便、使用方便的社团管理工具,非常适合大学生社团的日常管理和运营。