多变量时间序列模型识别方法

模型识别是建立时间序列模型的基础,是模型预测成败的关键。本文介绍了五种多变量时间序列模型识别的方法,分析了每种识别方法的输出形式,最后利用SAS统计软件对多变量时间序列模型的识别进行实证研究。

单变量时间序列模型识别方法的实证研究

文章简单介绍了四种单变量时间序列模型识别的方法,给出了每种方法识别模型时的输出表格,并利用统计软件模拟两个时间序列进行实证研究,最后总结了四种方法在实际应用中应注意的问题。

单变量时间序列模型的识别

本文简单介绍了四种单变量时间序列模型识别的方法,给出了每种方法识别模型时的输出表格,并利用统计软件模拟两个时间序列进行实证研究,总结出了四种方法在实际应用中注意的问题。

向量误差修正模型的建立及实证

文文章介绍了四种向量自回归模型识别的方法;分析了每种识别方法的输出形式,并给出变量间协整检验的方法;分析了五种不同的向量误差修正模型;最后利用SAS统计软件对建立误差修正模型进行了实例验证。