doc文档 (整理)传递函数模型与干预变量模型(很全)

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摘要:-------------传递函数模型与干预变量分析时间序列真的仅仅受本身滞后值影响吗?在单变量时间序列中,我们假设系统输出仅仅受既往值和随机干扰项的影响。但实际应用中,可能还有其他与之相关的时间序列,那么如何将其它的变量引入时间序列模型是一个值得讨论的问题。设表示某种商品在一段时间的销售额,由于经济时间序列通常有记------------- -------------忆性,可以用一个ARMA模型来描述其变化规律,假定其变化规律的表达式为但是在许多实际情况下,销售额不仅仅受自己滞后值的影响,还会受其它一些输入变量的影响。我们考虑广告费,广告费对销售额的影响不仅具有即期影响还具有一定的滞后效应,假定其滞后的影响是一期,那------------- -------------么在上式中就应加入广告费的当期和滞后一期的值,如果广告费的即期影响效用是0.55,滞后一期值对销售额的影响效用是0.60,则这个简单的输出和输入关系为如果上式是一个适应的模型,那么该模型时刻的输出由三个部分组成,系统-------------时刻的值,时刻输入的和,以及与前两部分相互无 -------------关的随机扰动项。如果我们用后移算子,可以将模型写成则模型可以写成。这样的模型有什么统计特征,又如何定阶、估计和诊断呢?本讲专门讨论多维时间序列建模的相关问题,但是又与我们通常了解的向量自回归不同,这里一定有一个自变量和若干个解释变量。内容结构------------- -------------为:首先引入了传递函数模型,并讨论了传递函数模型和脉冲响应函数的基本特征和性质,脉冲响

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