互联网多元时间序列思维导图
简单介绍多元时间序列的内容
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思维导图大纲
多元时间序列思维导图模板大纲
基本理论
弱平稳性
向量数据的一、二阶矩平移不变
同步相关性
协方差矩阵、相关系数矩阵分析
异步相关性、引导延迟关系
交叉协方差矩阵、交叉相关系数矩阵分析
向量形式的Ljung-Box检验
模型
VAR
模型估计
参数估计
OLS
定阶
向量形式的PACF
PACF+Ljung-Box检验
AIC、BIC信息量标准
模型检验
残差的Ljung-Box检验
模型概述
平稳性
AR模型的特征多项式的矩阵化推广
特征根在单位元之外
形式
AR的向量化推广
“结构方程”形式
新息协方差矩阵的Cholesky分解
研究各分量间的同步依赖性
VMA
模型估计
参数估计
条件MLE
精确MLE
定阶
ACF
模型概述
形式
MA的向量化推广
VARMA
模型估计
参数估计
MLE
定阶
低阶、主观设定
模型概述
形式
ARMA的向量化推广
模型的参数不在唯一确定一个模型，需要“结构指定”，即要求參数满足特定
条件来使參数唯一确定模型
分量的“边际模型”
自回归部分的伴随矩阵
协整
VAR协整
协整引起差分过度问题
模型估计
MLE
为解决过度差分问题，提出误差修正模型（ECM)
门限协整
在不同的门限内，对是否存在协整要求不同
应用
配对交易
两种定义
1.每一个分量都单位根非平稳，但模型的单位根个数小于其维数
2.单位根非平稳的若千分量的线性组合是平稳的
概括思维导图模板大纲
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