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ARMA
- 这是一个在matlab下时间序列分析ARMA模型的建立和预测程序。
matlabARMA
- 在matlab下时间序列分析ARMA模型的建立和预测程序ARMA-Under the matlab time series analysis and forecasting ARMA model procedures for ARMA
ARMA2_SHIYAN
- ARMA 时间序列建模、预测、检验和说明-ARMA MODELS IN EVIEWS AND DOCUMENTS
ARMA
- ARMA时间序列模型预测风电场风功率大小，matlab源代码特例分析-ARMA time series models to predict the size of wind farm wind power, matlab source code for exception analysi
ARMA
- 时间序列中的自回归移动平均模型（ＡＲＭＡ），可以进行实时预测-A sequence of time regression moving average (ARMA) model, can real-time prediction
AR_P_2_Simulation
- ARMA模型时间序列预测程序，R=2模型并用于西德消费预测-ARMAmodel for prediction
AR_P_Choose_AIC
- ARMA模型用于时间序列预测模型中P的选择原则，AIC原则程序-choose of p for AR model
prediction-by-wavelet-and-ARMA
- 采用小波和ARMA模型对时间序列进行预测-Wavelet and the ARMA model to forecast the time series
ARMA时间序列预测工具箱
- 可以和matlab联合应用的时间arma预测工具箱，可对时间序列进行预测，以及对经典时间序列谱估计算法进行仿真。包括图形界面和说明文档。
arma
- 时间序列预测,是ARMA预测，能够实现短期预测。-Time Series Prediction
ARMA
- 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 model is an important method for studying time series. It is composed
ARMA
- 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 model is an important method to study time series. It consists of auto
Arch Model
- 金融时间序列分析 1. 采用Pandas从Yahoo网上下载上市公司的5到10年的日收盘数据，上证指数的日收盘数据。 2. 计算上市公司和上证指数的收益率， 3. 针对上市公司收益率进行ARMA建模，确定P和q，并对残差进行分析，最后向前预测多期，显示预测图。 4. 针对上市公司收益率进行ARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。 5. 针对上市公司收益率进行GARCH建模，确定阶数，并对残差进行分析，最后进行预测。(use Arch Model to ananlyse
ARMA-Java--master
- ARIMA模型是通过将预测对象随时间推移而形成的数据序列当成一个随机序列，进而用一定的数学模型来近似表述该序列。根据原序列是否平稳以及回归中所包含部分的不同分为AR、MA、ARMA以及ARIMA过程。 在模型的使用过程中需要根据时间序列的自相关函数、偏自相关函数等对序列的平稳性进行判别；而对于非平稳序列一般都需要通过差分处理将其转换成平稳序列（ARIMA）；对得到的平稳序列进行建模以确定最佳模型（AR、MA、ARMA或者ARIMA）。在使用中最重要也是最关键的就是对序列进行参数估计，以检验其
ARMA相关模型及其应用
- 时间序列分析是数理统计中的一个重要分支，用随机过程理论和数理统 计方法研究随机数据序列的规律。时间序列分析提供了一套具有科学依据的 动态数据处理方法，该方法的主要手段是对各种类型的数据采用相应的数学 模型去近似描述。通过对模型的分析研究，便可更本质地了解数据的内在结 构和复杂特性，从而达到预测其发展趋势并进行必要的控制的目的。(Time series analysis is an important offset of statistics, which studys
基于时间序列的ARMA预测模型matlab实例编程
- 基于时间序列的ARMA预测模型matlab实例编程(Matlab example programming of ARMA prediction model based on time series)
ARMA
- 采用MATLAB实现arma时间序列的建模与预报(Modeling and forecasting of ARMA implementation time series)
yuce
- 时间序列预测(time forecast)
ARMA-master
- 程序附带说明，时间序列预测模型ARMA模型，非平稳时间序列预测(Program with instructions, time series prediction model ARMA)
ARMA
- 利用ARMA时间序列模型 预测短期内风速(Forecasting wind speed with ARMA)