armax模型和arma模型的区别？

一、armax模型和arma模型的区别？

armax模型是用于预测误差估计的，而arma模型是自回归移动平均模型

二、arma模型的方差公式？

方差

假定ϕ0=0

Var(xt)=(1−2ϕ1θ1+θ12)σ2a1−ϕ21

三、arma模型传递形式意义？

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。 [编辑] ARMA模型三种基本形式 1.自回归模型（AR：Auto-regressive）； 如果时间序列yt满足 其中εt是独立同分布的随机变量序列，且满足： E(εt) = 0 则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。 自回归模型的平稳条件： 滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。 2.移动平均模型（MA：Moving-Average）

如果时间序列yt满足 则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型； 移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。 3.混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）

如果时间序列yt满足： 则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。 　或者记为φ(B)yt = θ(B)εt

四、arma模型平稳域判别法？

1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑，从而获得其变化规律和趋势，并以此对未来的经济数据进行推断和预测。

2.操作步骤。

3.看看结果吧。

4.ARIMA称为自动回归移动平均模型，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。

5.看看结果。

五、arma模型的数据格式？

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。 ARMA模型三种基本形式 1.自回归模型（AR：Auto-regressive）； 如果时间序列yt满足 其中εt是独立同分布的随机变量序列，且满足： E(εt) = 0 则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。 自回归模型的平稳条件： 滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。 2.移动平均模型（MA：Moving-Average）

如果时间序列yt满足 则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型； 移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。 3.混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）

如果时间序列yt满足： 则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。 　或者记为φ(B)yt = θ(B)εt

六、arma模型的优缺点分析？

arima模型的优点是：模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。缺点：要求时序数据是稳定的，或者是通过差分化后是稳定的，本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系。

ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。

七、arma模型的ma代入公式？

GDP=C+I+G+NX是个会计恒等式，在任何条件下都应该得到满足，各个账户之间是自动适应的，它们总是满足这个等式。

所以，GDP=β1C+β2I+β3G+β4NX+u是不成立的，它不应该有随机干扰项。

八、r语言如何构建arma模型？

1、A1A2单元格别输入12选两单元格鼠标放选区域右脚现细加号向拖放鼠标 2、A1单元格输入1编辑菜单/填充/序列选等差数列

九、python常用模型？

1、 星型模型

星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

2、雪花模式

雪花模式是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。

3 、星座模式

星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表，但在很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。

十、arma garch模型研究的是什么？

ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全称“自回归条件异方差模型”，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。