第六章時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷1第1頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月2時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

第2頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月3時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

第3頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月4時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

第4頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月5時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

有時，自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計還可以用

第5頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月6時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

第6頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月7時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

第7頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月8時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

第8頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月9時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

第9頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月10時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

第10頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月11時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

第11頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月12第12頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月13時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自協(xié)方差系數(shù)的參數(shù)估計

第13頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月14時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的矩估計

第14頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月15時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的矩估計

第15頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月16時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸AR(p)模型參數(shù)的Yule-Walker估計第16頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月17時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸AR(p)模型參數(shù)的Yule-Walker估計第17頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月18時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸AR(p)模型參數(shù)的Yule-Walker估計第18頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月19時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸AR(p)模型參數(shù)的Yule-Walker估計第19頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月20時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸AR(p)模型參數(shù)的Yule-Walker估計第20頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月21時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸AR(p)模型參數(shù)的Yule-Walker估計第21頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月22時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸AR(p)模型參數(shù)的Yule-Walker估計第22頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月23時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸AR(p)模型參數(shù)的Yule-Walker估計第23頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月24時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸AR(p)模型參數(shù)的Yule-Walker估計第24頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月25時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸參數(shù)的Yule-Walker估計的統(tǒng)計特性

:第25頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月26時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸參數(shù)的Yule-Walker估計的統(tǒng)計特性

:第26頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月27時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸參數(shù)的Yule-Walker估計的統(tǒng)計特性

:第27頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月28時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸參數(shù)的Yule-Walker估計的統(tǒng)計特性

:第28頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月29時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

自回歸參數(shù)的Yule-Walker估計的統(tǒng)計特性

:第29頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月30時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

移動平均MA(q)模型參數(shù)的矩估計

第30頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月31時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

移動平均MA(q)模型參數(shù)的矩估計

利用第31頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月32時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

移動平均MA(q)模型參數(shù)的矩估計

第32頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月33時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的矩估計

第33頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月34時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的矩估計

第34頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月35時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的矩估計

第35頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月36時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的矩估計

其中第36頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月37時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的矩估計

第37頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月38時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

極大似然估計

第38頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月39時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

極大似然估計

第39頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月40時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

極大似然估計

第40頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月41時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第41頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月42時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第42頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月43時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第43頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月44時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第44頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月45時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第45頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月46時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第46頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月47時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第47頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月48時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第48頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月49時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

則相應(yīng)的對數(shù)似然函數(shù)為第49頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月50時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

也可以寫為矩陣形式其中第50頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月51時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第51頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月52時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第52頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月53時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

第53頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月54時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(1)模型的極大似然估計

這時可以得到顯示解稱為參數(shù)的條件極大似然估計。

第54頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月55時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(p)模型的極大似然估計

第55頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月56時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(p)模型的極大似然估計

第56頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月57時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(p)模型的極大似然估計

第57頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月58時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(p)模型的極大似然估計

第58頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月59時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(p)模型的極大似然估計

第59頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月60時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(p)模型的極大似然估計

對數(shù)似然函數(shù)為

第60頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月61時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(p)模型的極大似然估計

第61頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月62時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(p)模型的極大似然估計

第62頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月63時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

AR(p)模型的極大似然估計

第63頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月64時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

第64頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月65時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

則第65頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月66時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

第66頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月67時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

第67頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月68時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

得到

第68頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月69時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

第69頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月70時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

，

第70頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月71時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

，

滿足第71頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月72時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

，

第72頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月73時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

，

第73頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月74時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

，

第74頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月75時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

，

第75頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月76時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

，

第76頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月77時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)序列的極大似然估計

，

第77頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月78時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的最小二乘估計

，

第78頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月79時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的最小二乘估計

，

第79頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月80時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的最小二乘估計

，

第80頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月81時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型參數(shù)的最小二乘估計

，

第81頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月82時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型的診斷檢驗第82頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月83時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型的診斷檢驗第83頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月84時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型的診斷檢驗第84頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月85時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型的診斷檢驗第85頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月86時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型的診斷檢驗第86頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月87時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型的診斷檢驗第87頁，課件共98頁，創(chuàng)作于2023年2月88時間序列模型參數(shù)的統(tǒng)計推斷

ARMA(p,q)模型的