平稳序列的矢量递推预报-SAS数据可视化代做


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平稳序列的矢量递推预报:

设平稳序列{xt}适合ARMA (p, q) 模型,t(l) 为在时刻t对t+l所作线性最小方差预报。定义预报矢量t(q)=t(1),t(2), …,t(q)。 通过递推关系可得t+1(l) =t(l+1) +Glet(1),其中Gl是ARMA模型的格林函数,表明新的预报值是在旧预报值的基础上加一修正项,这个修正项正比于旧的一步预报误差。这意味着如果已经有了旧的预报结果,则在重新预报时,只需要对旧预报值加以修正而不必对全部历史数据进行计算,因为旧的预报已利用了过去积累的全部历史信息,新的预报只要根据新的观察数据所带来的新信息加以修正即可。递推预报大大减少了对计算机存贮量的要求,同时也提高了计算速度,特别是对于需要对大量历史数据加权求和的MA和ARMA序列的预报来说更具有意义。

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