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一、模型的数理基础 (一)ARMA模型概述 ARMA(Auto Regressive Moving Average)模型是一类常用的时间序列模型,由博克斯(Box)和詹金斯(Jenkins)创立,亦称B—J方法。它是一种精确度较高的时序短期预测方法,其基本思想是:某些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量,构成该时序的单个时序值虽然具有不确定性,但整个时序的变化却有一定的规律性,可以用相应的数需模型近似描述。通过对该数学模型的分析研究,能够更本质地认识时间序列的结构与特征,达到最小方差意义下的最优预测。