时间序列分析—自回归(AR)

发布网友发布时间：2024-09-05 10:01

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热心网友时间：2024-09-30 14:31

自回归（AR）是一种时间序列分析方法，通过利用先前时间步的观测值构建回归方程，以预测未来的时间点值。它关注因变量与自身过去值的关联，以及随机扰动的贡献。以下是AR分析的简要介绍：

AR模型核心是利用自回归系数（AR(p)模型）描述时间序列的动态依赖关系，其中p阶模型表示变量依赖自身过去p个时间点的数据。例如，AR(2)模型意味着当前值由前两个值和随机扰动共同决定。

建模过程涉及白噪声检验和序列平稳性分析，通过自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）来识别模型和确定阶数p。ACF的周期性和PACF的截尾步数是关键判断指标。选择最合适的阶数时，需兼顾残差序列方差和模型复杂度的平衡，常用定阶准则包括信息准则（如AIC或BIC）。

模型的检验着重于拟合度，评估预测效果与实际数据的契合程度。在实践中，可以使用最大似然估计（如OLS）来估计模型参数。

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