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ARMA相关模型及其应用(理学硕士学位论文).pdf
时间序列分析是数理统计中的一个重要分支，用随机过程理论和数理统
计方法研究随机数据序列的规律。时间序列分析提供了一套具有科学依据的
动态数据处理方法，该方法的主要手段是对各种类型的数据采用相应的数学
模型去近似描述。通过对模型的分析研究，便可更本质地了解数据的内在结
构和复杂特性，从而达到预测其发展趋势并进行必要的控制的目的。
论文研究了ARMA相关模型及其应用，共分为五章。
第一章主要介绍了时间序列分析方法，以及时间序列分析的发展历史、
发展现状，并分析了时间序列分析的发展前景。
第二章对常用ARMA 相关模型的统计特性进行了基本的介绍。
第三章介绍了ARMA模型的参数估计方法与模型检验。文中介绍了
ARMA模型参数估计的矩估计、极大似然估计和最小二乘估计，重点介绍了
ARMA模型参数估计的两段RLS-RELS算法，即改进的RELS算法。最后，介
绍了模型的检验。
第四章首先简要介绍了ARMA 模型的预测方法，然后通过Matlab 软件
对一种商品月度销售额进行具体分析，运用两段RLS-RELS 算法对时间序
列进行模型拟合，检验模型的可行性，并预测应用。
第五章分析了混合自回归滑动平均模型的参数估计问题，给出了混合自
回归滑动平均模型参数估计的期望极大化算法，并进行了仿真研究。
关键词 ARMA 模型；预测；参数估计；最小二乘估计；期望极大化算法
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ARMA模型的参数估计.ppt
第六章ARMA模型的参数估计本章结构模型的参数估计 模型的参数估计 模型的参数估计) AR6.1模型的参数估计) ARARMA模型的参数顾及Yule-Walker估计Yule-Walker估计Yule
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用R实现ARMA及GARCH模型估计.pdf
StatisticalSoftwareMMMMMM YYYY, Volume VV, Issue II. /Parameter Estimation A
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基于ARMA模型的风电机组风速预测研究.pdf
国内图书分类号：ＴＭ６１４国际图ｊ忙分类号：‘列。ｊ～学校代码：１００７９密级：公开工学硕士学位论文基于ＡＲＭＡ模型的风电机组风速预测研究硕士研究生：导师：申请学位：学 业：所在学院：答辩Ｂ期：授予学
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ARMA.pdf
ARMAARMAARMA
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ARMA.doc
ARMA
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【论文】ARMA模型特征分析及其应用.pdf
【论文】ARMA模型特征分析及其应用【论文】ARMA模型特征分析及其应用【论文】ARMA模型特征分析及其应用
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毕业论文_自回归移动平均(ARMA)模型及其应用.doc
中文摘要本文主要介绍自回归移动平均（ARMA）模型的基本思想，基本理论以及一般模型，文中用ARMA 模型对1995 至2005 年全国钢铁综合价格进行时间序列分析，用EViews 软件检验模型个可行性
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ARMA论文.doc
ARMA论文ARMA论文ARMA论文
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ARMA模型.doc
AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据 设推出P点 ，AR模型 模型简介所以其本质类似于插值，其目的都是为了增加有效数据，只是AR模型是由N点递推，而插值是由两点 或少数几点 去推导多点，所以AR模型要比插值方法效果更好。ARMA模型 Auto Regressive and Moving Average Model 是研究时间序列的重要方法，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。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有
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