Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Applied regression analysis / Lab / 1 / cookbook-en.pdf
Скачиваний:
34
Добавлен:
10.05.2015
Размер:
1.26 Mб
Скачать

21.2Estimation of Correlation

Sample mean

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Xt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x = n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=1

 

 

 

 

 

Sample variance

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

jnj

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x(h)

 

 

 

 

 

 

V [x] = n h= n 1

 

 

 

 

 

 

 

1

 

X

 

 

 

h

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Sample autocovariance function

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b

1 n h

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Xt

(xt+h x)(xt x)

 

 

 

 

 

 

(h) =

n

=1

Sample autocorrelation function

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(h) =

 

(h)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b

 

 

 

 

 

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(0)

 

 

 

 

Sample cross-variance function

 

 

 

 

 

 

 

 

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b

 

1 n h

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Xt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xy(h) =

n

=1 (xt+h x)(yt

y

)

Sample cross-correlation function

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xy(h)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xy(h) =

 

 

 

 

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x(0) y(0)

 

 

 

 

 

 

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Properties

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

pb

b

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x(h) =

p

 

 

 

if xt is white noise

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xy(h) =

p

 

if xt or yt is white noise

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

21.3Non-Stationary Time Series

Classical decomposition model

xt = t + st + wt

t = trend

st = seasonal component

wt = random noise term

21.3.1Detrending

Least squares

1.Choose trend model, e.g., t = 0 + 1t + 2t2

2.Minimize rss to obtain trend estimate bt = b0 + b1t + b2t2

3.Residuals , noise wt

Moving average

The low-pass lter vt is a symmetric moving average mt with aj = 2k1+1 :

 

 

 

 

 

1

 

k

 

 

 

 

 

vt =

 

xt 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2k + 1

 

 

 

 

 

 

 

 

i= k

 

 

 

 

 

 

 

 

X

 

 

 

1

 

k

 

 

 

 

 

If

 

i= k wt j 0, a linear trend function t = 0

+ 1t passes

2k+1

P without distortion

Di erencing

t = 0 + 1t =) rxt = 1

21.4ARIMA models

Autoregressive polynomial

 

 

 

 

 

 

 

 

(z) = 1 1z pzp

 

z 2 C ^ p 6= 0

Autoregressive operator

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(B) = 1 1B pBp

Autoregressive model order p, AR (p)

 

 

 

 

 

 

xt = 1xt 1 + + pxt p + wt () (B)xt = wt

AR (1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k 1

 

 

k!1;j j<1

1

 

 

 

k

 

 

Xj

j

 

 

j

xt = (xt k) +

(wt j)

=

X

 

 

(wt j)

 

 

 

=0

 

 

 

j=0

E [xt] =

j=0 (E [wt j]) = 0

|

 

{z

 

}

 

 

 

1

 

 

 

 

 

linear process

(h) =

j

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P

t+h t

 

1 2

 

 

 

 

 

 

Cov [x

 

; x ] =

w2 h

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(h) = ((0)h) = h

(h) = (h 1) h = 1; 2; : : :

24

Соседние файлы в папке 1