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#/5節(jié)ARMA(O,1)x(_1_,_0__)模型。s若已知時間序列&｝滿足模型：Y=2Y-Y+e-0.5e，則其具體的ARIMA形式為TOC\o"1-5"\h\zttt—1t—2tt—1IMA(2,1)。若已知時間序列&｝滿足模型：Y=1.25Y—0.25Y+e+0.8e，則其具體的ARIMAttt—1t—2tt—1形式為ARIMA(1,1,1)。13.對于一階滑動平均模型MA(1):Yt二et+0-8et—13.對于一階滑動平均模型MA(1):_0二—0.8。14.對于時間序列Y二0.4Y+e,e為零均值方差為0.5的白噪聲序列，則tt—1ttVar(Y)=―一_,其中Q二0.4,y2二0.5___。t1一?2e設ARMA(2,1):Y二Y—0.25Y+e—0.1ett—1t—2tt—1則所對應的AR特征方程為_1-x+0.25x2=0_，其MA特征方程為_1-0.1x=0_.AR(2)模型Y=?Y+?Y+e平穩(wěn)的充分必要條件是0+0<1,t1t—12t—2t120—0<1,”」<1。(第52頁)21121設｛x｝為一時間序列，則其2階差分定義為—V2Y=VY—VY.tttt—1假設線性非平穩(wěn)序列｛x｝形如：x二1+2t+a，其中E(a)=0,Var(a)=g，tttttCov(a，a)二0,Vt>1，問應該對其進行一階差分后化成平穩(wěn)序列分析.tt-1假設線性非平穩(wěn)序列｛x｝形如：x=1+2t+12+a，其中E(a)=0,Var(a)=g，tttttCov(a，a)=0,Vt>1，問應該對其進行二階差分后化成平穩(wěn)序列分析.tt-1模型ARIMA(1，1，0)又稱為ARI(1,1)模型.模型ARIMA(0，1，1)又稱為IMA(1,1)模型.一階滑動平均過程MA(1):Y=卩+e—9e的l(/>1)步向前預測的預測誤差為ttt—1et(l)二r。(第141頁)對于一階自回歸模型AR(1):X=10+Ox+S其AR特征方程的根為―1，平tt—1t0穩(wěn)域是____$|<1｝。ARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)模型中的d和D分別表示—普通差分的階數和s季節(jié)差分的階數。設&｝滿足模型：Y=0.8Y+aY+e，則當a滿足__-1<a<0.2___時，模型平穩(wěn)。ttt—1t—2t(第52頁條件(4.3.11))白噪聲序列滿足__均值為零的獨立同分布隨機變量序列__。一階自回歸過程AR(1)的l步向前預測的預測誤差為et(l)二

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