11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

p,d,q:非季节性ARIMA阶数P,D,Q:季节性ARIMA阶数m:季节性周期长度Python实现模型诊断季节性和趋势分解ACF和PACF图分析(考虑季节性滞后)AIC和BIC用于模型选择残差分析:检查季节性残差的白噪声性质6、具有外生回归量的季节性自回归积分移动平均(SARIMAX)模型SARIMAX模型是SARIMA模型的进一步扩展,它...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

res_df=pd.DataFrame(results,columns=['p','q','AIC'])res_df.sort_values(by=['AIC']).head()这需要几分钟才能完成。VARMA的计算往往是不稳定的,因此VAR模型在实践中更好。结果如下。在这种情况下,VARMA(4,1)是最好的模型,它与VAR模型的阶数相同。从VAR和VARMA结果来看,q的阶数越小越好。

从通胀预期视角,理解中外通胀分化

注:1)横轴为领先阶数,数字X代表X期之后的通胀预期。纵轴代表未来X期的通胀预期预测误差,有多大比重可以被真实通胀解释。2)除了真实通胀,模型中的其他因素还包括利率、房价、油价、产出缺口及经济政策不确定性等。3)根据AIC/BIC/FPE/HQIC准则标准,BVAR模型滞后阶数定为4阶。资料来源:Wind,中金公司研究部第3步:...

大数据背景下农产品冷链物流发展路径研究

在构建ARIMA模型时,需要确定模型的阶数(p,d,q),其中p是自回归项的阶数,d是差分的阶数,q是滑动平均项的阶数。这些阶数的确定通常通过观察数据的自相关图和偏自相关图,以及利用AIC(赤池信息准则)或BIC(贝叶斯信息准则)等统计量进行模型选择。(3)模型参数设定与调整在确定ARIMA模型的阶数后,需要对模型的参数...

【国君国际宏观】2024年海外通胀:如何看待油价的扰动?

根据CPI“五分法”以及相应高频数据,我们构建了预测CPI五因子模型,并依据协整AIC和SBIC最小准则确定各因子的滞后阶数。其中,五因子包括CRB食品价格指数、布伦特原油价格、服务业职位空缺率、Manheim二手车指数、Zillow房价指数。结果显示,五因子系数均在99%置信度上显著,模型对CPI的解释程度为81%。不难发现,原油价格的...

自回归模型的优缺点及改进方向

首先确定AR模型的阶数P(www.e993.com)2024年11月24日。这可以通过各种方法实现,如自相关函数(ACF)、偏自相关函数(PACF)的图形分析,或者使用信息准则(AIC、BIC)等统计方法来选择最优阶数。2.参数估计一旦确定了模型阶数,接下来需要估计模型参数α1,α2,...,αp。最常用的方法是最小二乘法(OLS)或其他优化算法,最小化残差平方和,以得到...

场内利率期权对债券市场稳定发展的作用探究

使用ARMA-GARCH模型进一步探究国债期货期权上市前后整体波动率是否存在显著变化，根据AIC准则选取模型的阶数。受篇幅所限，以下使用30年期数据模型展示拟合结果。以30年期数据这一关键时点收益率为例，构造剔除市场整体经济形势影响的模型。本文选取10年期美债到期收益率的对数差分作为美债市场经济形态的代理变量，作为全球...

Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化...

#基于最小AIC确定的最佳p和q项forpinrange(1,15):forqinrange(1,15):try:print(f'GARCHorderis({p},{q})')这段代码的主要功能是基于最小化赤池信息准则(AIC)来确定GARCH模型的最佳p和q值。具体而言,代码的执行过程如下:...

从资金利率角度探究国债期货运行特征

另外，基于AIC和BIC最小的准则确定的Granger因果检验滞后阶数选择的是二阶。经过检验，得到一个很重要的结论：虽然长期限资金利率与国债期货的相关性更高，但是并不能起到明显的预测作用，反而是对短期限尤其是对7天的某些资金利率能有显著的预测作用。因此，笔者仅列出7天各类资金利率与国债期货价格及跨品种价差的检验...

基于ARDL-ECM模型的金融资金再分配效果

首先来看模型一：建立ARDL-ECM模型，如公式所示。根据AIC、SBC准则和边限检验法(Bounds？Test)确定最优滞后阶数，允许的最大滞后阶数设定为4，使用软件为Microfit5.5，模型一的结果如表1所示。表1为AIC、SBC及LM统计量结果由表1可知，当n=3时，不论有无趋势项，LM统计量的t值均大于0.05，表明模型一不存在...