计量经济与时间序列_ACF自相关与PACF偏自相关算法解析(Python,TB(交易开拓者))

1 在时间序列中ACF图和PACF图是非常重要的两个概念,如果运用时间序列做建模.交易或者预测的话.这两个概念是必须的. 2 ACF和PACF分别为:自相关函数(系数)和偏自相关函数(系数). 3 在许多软件中比如Eviews分析软件可以调出某一个序列的ACF图和PACF图,如下: 3.1 有时候这张图是横躺着的,不过这个不重要,反正一侧为小于0的负值范围,一侧为大于0的正值范围,均值(准确的说是坐标y轴为0,有些横着的图,会把x轴和y轴表示出来,值都在x轴上下附近呈现出来).…

计量经济与时间序列_ACF与PACF标准差(均标准误)的计算(含代码)

1 我们对于acf和pacf值计算完毕之后,在需要计算两个数值的标准差. 2 acf和pacf的标准差计算略有不同.acf的标准差是一个移动过程,而pacf是一个相对固定过程. 3 我们继续引用这篇博文中最后的到的数值http://www.cnblogs.com/noah0532/p/8451375.html.来计算他们的标准差.代码如下: # 求acf的标准差 import math se = 0 acf_tmp0 = [] while se < len(AcfValue): ac…

计量经济与时间序列_关于Box-Jenkins的ARMA模型的经济学意义(重要思路)

1 很多人已经了解到AR(1)这种最简单的时间序列模型,ARMA模型包括AR模型和MA模型两个部分,这里要详细介绍Box-Jenkins模型的观念(有些资料中把ARMA模型叫做Box-Jenkins模型,都是一会儿事,这里说明一下),并说明模型. 2 首先现将重点放在介绍“单变数时间序列模型”(univariate time series model),也就是从模型中只有“一个”时间序列变数来开始谈起,但你必须先要记住的是其实时间模型也可以包含“多变数”的情况. 3 什么是Box-Jenkins…

计量经济与时间序列_自协方差(AutoCovariance)算法解析(Python)

1 样本的自协方差函数的通式如下: 2 其实,后面要计算的自相关函数也可以用自协方差来表示: # @author: "Thomas.Shih" # @date: 2018/3/5 0005 # !/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- TimeSeries = [11.67602657, 5.637492979, 1.375516942, 0.618705492, -0.152047234, -0.508555434, -6.065288121,…

计量经济与时间序列_滞后算子和超前算子L的定义

1. 为了使计算简单,引入滞后算子的概念: 2. 定义LYt = Yt-1 , L2Yt = Yt-2,... , LsYt = Yt-s. 3. 也就是把每一期具体滞后哪一期的k提到L的上方,来用一个Yt来标记具体属于哪一个滞后期.默认,Yt-1的上方为1,其实不用写. 4. 一定和一个滞后变量放在一起的,不能单独出现L. 5. 用滞后算子来表示比较方便一些,但是最后要带回去,表示具体的哪一个滞后期. 6 另外,我们把滞后算子的s标记,标记成负数,就为超前算子.比如L-…

计量经济与时间序列_ADF单位根检验步骤

1 ADF检验也叫扩展的迪克富勒检验,主要作用是检测序列的平稳性,也是最常用检测序列平稳性的检验方法. 2 何为:平稳性?单位根?(略),见这部分随便的其他内容有讲解.是建模对数据的先决条件. 3 ADF检验的三种情形: 4 在MATLAB中常用的adf检验的操作: 4.1 经过差分使序列平稳. % 如果结果h=0,表示拒绝原假设,数据不平稳 % 如果结果h=1,表示不拒绝原假设,数据平稳 % 注意这里和上图不一样,原假设为平稳1,. %% 单位根检验实例 % Load Canadian inf…

第二章平稳时间序列模型——ACF和PACF和样本ACF/PACF

自相关函数/自相关曲线ACF AR(1)模型的ACF: 模型为: 当其满足平稳的必要条件|a1|<1时(所以说,自相关系数是在平稳条件下求得的): y(t)和y(t-s)的方差是有限常数,y(t)和y(t-s)的协方差伽马s 除以伽马0,可求得ACF如下: 由于{rhoi}其在平稳条件|a1|<1下求得,所以平稳 0<a1<1则自相关系数是直接收敛到0 -1<a1<0…

ARIMA模型——本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型！！！如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理!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

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! 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…

【R语言学习】时间序列

时序分析会用到的函数函数程序包用途 ts() stats 生成时序对象 plot() graphics 画出时间序列的折线图 start() stats 返回时间序列的开始时间 end() stats 返回时间序列的结束时间 frequency() stats 返回时间序列中时间点的个数 window() stats 对时序对象取子集 ma() forecast 拟合一个简单的移动平均模型 stl() stats 用LOESS光滑将时序分解为季节项.趋势项和随机项 monthplot()…

时间序列算法理论及python实现（1-算法理论部分）

如果你在寻找时间序列是什么?如何实现时间序列?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述时间序列及其python实现. 就餐饮企业而言,经常会碰到如下问题. 由于餐饮行业是胜场和销售同时进行的,因此销售预测对于餐饮企业十分必要.如何基于菜品历史销售数据,做好餐销售预测,以便减少菜品脱销现象和避免因备料不足而造成的生产延误,从而减少菜品生产等待时间,提供给客户更优质的服务,同事可以减少安全库存量,做到生产准时制,降低物流成本餐饮销售预测可以看作是基于时间序列的短期数据预测,预测对象为具体菜…

使用R进行空间自相关检验

「全局溢出」当一个区域的特征变化影响到所有区域的结果时,就会产生全局溢出效应.这甚至适用于区域本身,因为影响可以传递到邻居并返回到自己的区域(反馈).具体来说,全球溢出效应影响到邻居.邻居到邻居.邻居到邻居等等. 「局部溢出」是指影响只落在附近或近邻的情况,在它们影响邻邻区域之前就消失了. 对应全局与局部溢出,存在全局与局部自相关检验.全局自相关检验指标主要有 moran'I 指数.Geary 指数 C 统计量以及 Getis-Ord global G 统计量:局部自相检验指标主要有局部mora…

用python做时间序列预测九：ARIMA模型简介

本篇介绍时间序列预测常用的ARIMA模型,通过了解本篇内容,将可以使用ARIMA预测一个时间序列. 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称. ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型. ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA. ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列. 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会…

ACF/PACF，残差白噪声的检验问题

关于自相关.偏自相关: 一.自协方差和自相关系数 p阶自回归AR(p) 自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)] 自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二.平稳时间序列自协方差与自相关系数 1.平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数: r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX(t)][X(t+k)-EX(t+k)] 2…

时间序列 R 读书笔记 04 Forecasting: principles and practice

本章開始学习<Forecasting: principles and practice> 1 getting started 1.1 事件的可预言性一个时间能不能被预言主要取决于以下三点 1. 对事件的影响因素的了解程度.比方彩票号码.没有内在的影响因素不能被预測 2. 可用数据量的多少,数据量太少没法预測 3. 预測结果本身的影响,比方预測汇率,可能大家知道预測的会长,那么人们就会採取对应的措施使预測结果不准. 1.2 经常使用预測模型解释性模型,如其模型内包括其影响因素,通过影响因素来…

[python] 时间序列分析之ARIMA

1 时间序列与时间序列分析在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量进行观察测量,将在一系列时刻所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列. 时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法.时间序列分析常用于国民宏观经济控制.市场潜力预测.气象预测.农作物害虫灾害预报等各个方面. 2 时间序列建模基本步骤获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第…

NewQuant的设计（一）——整体的领域设计

NewQuant的设计思路——整体的领域分析 “领域驱动设计(DDD)”是著名软件工程建模专家Eric Evans提出的一个重要概念,是“面向对象分析设计(OOAD)”的深化.当业务逻辑变得复杂,系统变得庞大时,OOAD会使人陷入“只见树木不见树林”的处境,而DDD可以指导设计人员暂时忽略掉琐碎细节,高屋建瓴的观察问题.如果要全面了解DDD,请阅读Eric Evans的著作<领域驱动设计>和<实现领域驱动设计>. 在NewQuant的设计中,DDD的思想给了我很大启发.简单直观地讲…

【机器学习笔记之五】用ARIMA模型做需求预测用ARIMA模型做需求预测

本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例常见问题? 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列.生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温... 随机过程的特征有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随着时间变化,则此过程是非平稳的:相反,如果随机过程的特征不随时间而变化,就称此过程是平稳的.下图所示,左边非稳定,右边稳定. 非平稳时间序…

time series analysis

1 总体介绍在以下主题中,我们将回顾有助于分析时间序列数据的技术,即遵循非随机顺序的测量序列.与在大多数其他统计数据的上下文中讨论的随机观测样本的分析不同,时间序列的分析基于数据文件中的连续值表示以等间隔时间间隔进行的连续测量的假设. 本节描述的方法的详细讨论可以在Anderson(1976),Box and Jenkins(1976),Kendall(1984),Kendall and Ord(1990),Montgomery,Johnson和Gardiner(1990),Pankratz(…

R语言的ARIMA模型预测

R通过RODBC连接数据库 stats包中的st函数建立时间序列 funitRoot包中的unitrootTest函数检验单位根 forecast包中的函数进行预测差分用timeSeries包中diff stats包中的acf和pacf处理自相关和偏自相关stats包中的arima函数模型…

用R做时间序列分析之ARIMA模型预测

昨天刚刚把导入数据弄好,今天迫不及待试试怎么做预测,网上找的帖子跟着弄的. 第一步.对原始数据进行分析一.ARIMA预测时间序列指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求.但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差必须是不相关的, 而且必须是服从零均值. 方差不变的正态分布.即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下,我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型.自回归移动平均模型( ARIMA) 包含一个…

NewQuant正式在Github发布

Github上的NewQuant https://github.com/xuruilong100/NewQuant NewQuant简介: NewQuant是一个小型开源C++库,可以解决数据分析.金融工程和计量经济等领域的基本计算问题.NewQuant正在持续开发中,目前暂时不能提供一个稳定版本. 相关资料: NewQuant的设计(一)——整体的领域分析 http://www.cnblogs.com/xuruilong100/p/4337609.html NewQuant的设计(二)——Ma…

Pyhton开源框架(加强版)

info:Djangourl:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射为最终用户设计的完美... info:OpenERPurl:https://www.oschina.net/p/openerpde…

Python开源框架

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o…

MatLab实现FFT与功率谱

FFT和功率谱估计用Fourier变换求取信号的功率谱---周期图法 clf; Fs=1000; N=256;Nfft=256;%数据的长度和FFT所用的数据长度 n=0:N-1;t=n/Fs;%采用的时间序列 xn=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(1,N); Pxx=10*log10(abs(fft(xn,Nfft).^2)/N);%Fourier振幅谱平方的平均值,并转化为dB f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx…

基于R语言的ARIMA模型

A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要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以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中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. 通常的建立ARIMA…