导图社区 多元时间序列分析及其应用
多元时间序列分析及其应用的思维导图，包括基本理论、弱鲆稳性、同步相关性、步相关性、引弘延迟关系、向影式的4jung- Box检验、模型、VAR、VMA、VARMA等内容。
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多元时间序列
分析及其应用
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
模型概述
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
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
模型估计
定阶
向量形式的PACF
PACF+Ljung-Box检验
AIC、BIC信息量标准
参数估计
OLS
模型检验
残差的Ljung-Box检验
VMA
MA的向量化推广
ACF
条件MLE
精确MLE
VARMA
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
低阶、主观设定
