多元ARMA模型的唯一性讨论

本文给出了多元ARMA模型的一个新定义,ARMA(LC)模型,证明了每一个多元ARMA模型都可以用一个 ARMA(LC)模型表示,且ARMA(LC)模型中的一切参数可以用它的零均值平稳解的相关函数唯一决定。     

基于时不变ARMA模型的线性多自由度结构参数识别

简单介绍了时不变ARMA模型的数学描述，并阐述了结构参数与ARMA模型参数之间的对应关系：通过实例分析说明了ARMA模型用于工程结构识别的可行性；最后用一维ARX模型和ARVX模型对同一结构进行识别，从而得出多维模型在结构识别领域有更广阔的应用前景。     

ARMA模型参数的拟线性估计方法

提出了一种ARMA模型的线性估计方法，这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA模型的估计。     

芜湖市PM_(2.5)的影响因素分析与预测

本文针对芜湖市PM_(2.5)的影响因素分析与预测研究,分别建立了多元线性回归和ARMA预测等模型,使用EVIEWS、EXCEL等软件编程求解,研究得出:PM10和CO对PM_(2.5)浓度的变化影响较大,符合芜湖市PM_(2.5)浓度变化的ARMA(1,2)模型.最后为政府和环境部门有针对性地治理PM_(2.5)污染问题提供较为科学的建议.     

基于ARMA模型的河川年径流量预测

利用ARMA模型对河川径流量预测进行了研究.ARMA模型主要利用数据间的相关性来建立模型,根据数据分析建立ARMA(3,1)模型最优,但预测效果并不好.为了达到好的预测效果,把两个ARMA模型组合运用建立新的模型,得到较好的预测效果.     

向量ARMA模型的一种建模方法

本文提出了一种首先将向量ARMA模型转化为标量ARMA模型,然后再根据长自回归计算残差的建模策略建立向量ARMA模型的方法。文中根据切削试验的观测信号建立了动态切削过程的二维向量ARMA模型,同时还讨论了与之适应的模型适用性的检验问题。     

基于稳态Riccati方程迭代解的ARMA新息模型的构造

ARMA 新息模型在最优滤波理论中起重要作用。对于带相关噪声系统导出了等价于稳态 Kalman 预报器的 ARMA 新息模型,并提出了基于稳态 Riccati 方程迭代解构造 ARMA 新息模型的新方法。一个仿真例子说明了新方法的有效性。     

ARMA模型参数的拟线性估计方法

提出了一种ARMA模型的线性估计方法,这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA模型的估计.     

ARMA模型参数的分步估计方法

提出了一种ARMA模型的线性估计方法，这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA的估计。讨论了一维时间序列开环系统、闭环系统的辨识方法及定阶问题。仿真结果表明该方法具有良好的准确度和可靠性，可直接用于结构状态监测。     

图模型方法及ARMA模型检验

应用图模型方法来研究时间序列中的因果关系,并以ARMA(1,1)时间序列为例作了说明.将ARMA模型表示成混合图,证明了ARMA模型的系数就是在移去了时间序列中其他成员的线性效应后的偏相关系数.这样就可运用通常的图模型推断算法来做参数估计和预测.与传统的对ARMA模型的检验法相比较,该方法既直观又易于计算.     

考虑流动性风险的ARMA模型在股票收益率中的应用研究

把度量流动性风险的指标结合到ARMA模型中,对3个综合性指标:Amivest流动比率、马丁指数(Martin Index)、休-赫贝尔流动性比率进行比较分析.以三一重工股票收益率数据为实证样本,研究表明,考虑流动性风险的ARMA模型比一般的ARMA模型优越,而带马氏指数的ARMA模型在所分析的模型当中拟合结果最好.     

ARMA模型参数估计的GW-LS两段算法

提出了新的GW-LS两段算法,很好地改善了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的性能。首先摈弃传统的拟合到AR模型的思考方法,而是基于ARMA模型的相关函数用Gevers-Wouters(GW)算法对ARMA模型拟合到高阶滑动平均(MA)模型;然后在拟合的MA模型参数基础上,用最小二乘(LS)算法求解一个不相容的线性方程组,从而估计出ARMA模型参数。最终的仿真实例说明了本算法较高精度、较快速度的收敛特性。     

一种基于Hilbert-Huang变换和ARMA模型的时间序列预测方法

提出了一种基于Hilbert-Huang变换和ARMA模型的时间序列预测方法。采用Hilbert-Huang变换将原时间序列分解成若干个平稳的固有模态函数分量,求出每一个固有模态函数分量的瞬时频率和瞬时幅值,然后对每一个固有模态函数分量的瞬时频率和瞬时幅值序列建立ARMA模型,最后通过合成得到原时间序列的ARMA预测模型。实验结果表明,此方法可有效地应用于非平稳时间序列的预测。     

非平稳随机信号ARMA模型时变参数与其WVD的关系

研究了非平稳随机信号自回归滑动平均（ＡＲＭＡ）模型时变参数与其对应的离散ＷＶＤ以及ＡＲＭＡ模型时变参数与连续ＷＶＤ之间的关系，使ＷＶＤ可以用ＡＲＭＡ模型的时变参数表示，计算机仿真结果验证了理论推导。     

一种基于广义系统的Wiener状态滤波器设计

基于ARMA新息模型和白噪声估值器 ,利用现代时间序列分析方法提出了一种带多重观测滞后的广义系统Wiener滤波器 (也称估值器 ) ,用来统一处理系统预报、滤波和平滑问题。估值器具有ARMA递推形式 ,且具有渐近稳定性。该算法简单 ,避免求解复杂的Diophantine方程和Riccati方程。对于稳定或不稳定系统、非最小相位系统、状态转移阵奇异或非奇异系统 ,只要系统完全可观 ,都可统一进行处理。仿真算例验证了该算法的有效性。     

ARMA模型参数估计的两段最小二乘法

提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对真实ARMA模型拟合高阶自回归(AR)模型,然后基于所拟合的AR模型参数,用最小二乘法解一个不相容代数方程组得到ARMA模型参数。一个仿真的例子说明了其有效性。     

图解基于信息准则的ARMA模型选择

ARMA模型的选择是时间序列分析中的一个棘手问题,用于选择AR和MA模型最为常见的ACF和PCF函数对ARMA模型的选择不再有效。推广的自相关函数EACF在一定程度上给出了一种解决办法,但是这种将表格直观化的方法也存在一些不足,所以它并未被广泛接受和推广开来。ACF和PCF的图形化与EACF的表格直观化特性相结合是构建基于信息准则的ARMA模型选择的一种很好的方法,同时利用R软件的强大作图功能,可以实现图解ARMA模型的这一选择过程,最终可以得到一种既有效又直观的ARMA模型选择方法。     

ARMA模型在美元兑日元汇率的应用

ARMA模型是一种最常见的时间序列模型,它广泛的应用到各种金融行业.以美元兑日元的汇价为例,讨论ARMA模型在汇率变化的应用及汇价短期预测,希望为企业和投资者在进行相关决策时提供有益的参考.