第3章 平稳线性ARMA模型--模型检验ppt课件.ppt

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1、模型检验模型的显著性检验整个模型对信息的提取是否充分参数的显著性检验模型结构是否最简1ARMA(p,q)模型的诊断检验2ARMA(p,q)模型的诊断检验3ARMA(p,q)模型的诊断检验4ARMA(p,q)模型的诊断检验5ARMA(p,q)模型的诊断检验6ARMA(p,q)模型的诊断检验7ARMA(p,q)模型的诊断检验8ARMA(p,q)模型的诊断检验9ARMA(p,q)模型的诊断检验10ARMA(p,q)模型的诊断检验11ARMA(p,q)模型的诊断检验12ARMA(p,q)模型的优化13ARMA(p,q)模型

2、的优化14ARMA(p,q)模型的优化15ARMA(p,q)模型的优化16ARMA(p,q)模型的优化17ARMA(p,q)模型的优化18ARMA(p,q)模型的优化19ARMA(p,q)模型的优化20模型的显著性检验目的检验模型的有效性（对信息的提取是否充分）检验对象残差序列判定原则一个好的拟合模型应该能够提取观察值序列中几乎所有的样本相关信息，即残差序列应该为白噪声序列反之，如果残差序列为非白噪声序列，那就意味着残差序列中还残留着相关信息未被提取，这就说明拟合模型不够有效21假设条件原假设：残差序列为白噪声序列

3、备择假设：残差序列为非白噪声序列22检验统计量LB统计量23例2.5续检验1950年——1998年北京市城乡居民定期储蓄比例序列拟合模型的显著性残差白噪声序列检验结果延迟阶数LB统计量P值检验结论65.830.3229拟合模型显著有效1210.280.50501811.380.836124参数显著性检验目的检验每一个未知参数是否显著非零。删除不显著参数使模型结构最精简假设条件检验统计量25例2.5续检验1950年——1998年北京市城乡居民定期储蓄比例序列极大似然估计模型的参数是否显著参数检验结果检验参数t统计量P

4、值结论均值46.12<0.0001显著6.72<0.0001显著26例3.8续:对OVERSHORTS序列的拟合模型进行检验残差白噪声检验参数显著性检验检验参数t统计量P值结论均值－3.75<0.0004显著10.60<0.0001显著延迟阶数LB统计量P值结论63.150.6772模型显著有效129.050.617127例3.9续:对1880-1985全球气表平均温度改变值差分序列拟合模型进行检验残差白噪声检验参数显著性检验检验参数t统计量P值结论16.34<0.0001显著3.50.0007显著延迟阶数LB统计

5、量P值结论65.280.2595模型显著有效1210.300.424728模型优化问题提出当一个拟合模型通过了检验，说明在一定的置信水平下，该模型能有效地拟合观察值序列的波动，但这种有效模型并不是唯一的。优化的目的选择相对最优模型29例3.13:拟合某一化学序列30序列自相关图31序列偏自相关图32拟合模型一根据自相关系数2阶截尾，拟合MA(2)模型参数估计模型检验模型显著有效三参数均显著33拟合模型二根据偏自相关系数1阶截尾，拟合MA(1)模型参数估计模型检验模型显著有效两参数均显著34问题同一个序列可以构造两个

6、拟合模型，两个模型都显著有效，那么到底该选择哪个模型用于统计推断呢？解决办法确定适当的比较准则，构造适当的统计量，确定相对最优35AIC准则最小信息量准则（AnInformationCriterion）指导思想似然函数值越大越好未知参数的个数越少越好AIC统计量36SBC准则AIC准则的缺陷在样本容量趋于无穷大时，由AIC准则选择的模型不收敛于真实模型，它通常比真实模型所含的未知参数个数要多SBC统计量37例3.13续用AIC准则和SBC准则评判例3.13中两个拟合模型的相对优劣结果AR(1)优于MA(2)模型AI

7、CSBCMA(2)536.4556543.2011AR(1)535.7896540.286638