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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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金融分析软件——SPSS 统计分析软件主讲教师：漆世雄公开信箱:spss20060901@126.com密码:111111交作业：bxqsx@126.com内容简介：《金融分析软件》是一门以SPSS统
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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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StatisticalSoftwareMMMMMM YYYY, Volume VV, Issue II. /Parameter Estimation A
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