计量经济与时间序列_滞后算子L的定义

1.   为了使计算简单，引入滞后算子的概念：

2.   定义LYt = Yt-1 ， L2Yt = Yt-2，... ， LsYt = Yt-s。

3.   也就是把每一期具体滞后哪一期的k提到L的上方，来用一个Yt来标记具体属于哪一个滞后期。默认，Yt-1的上方为1，其实不用写。

4.   一定和一个滞后变量放在一起的，不能单独出现L。

5.   用滞后算子来表示比较方便一些，但是最后要带回去，表示具体的哪一个滞后期。

原文地址：https://www.cnblogs.com/noah0532/p/8449991.html

时间： 2024-11-13 11:27:20

计量经济与时间序列_滞后算子L的定义的相关文章

计量经济与时间序列_时间序列分析的几个基本概念(自相关函数,偏自相关函数等)

1.  在时间序列分析中, 数学模型是什么?数学公式又是什么?数学推导过程又是什么?... ... 一句话:用数学公式后者符号来表示现实存在的意义.数学是"万金油"的科学,它是作为工作和分析方法运用到某个学科当中.比如在物理学中,数学公式或者数学符号也是表示现实存在的意义,G表示重力,再比如用什么表示分子,这些东西都是现实存在,而通过在数学层面的公式计算或者推导,就能够得到某种结果反推到现实中存在的意义是否准确.说白了是把现实的意义符号化和简单化的表示出来. 2.   时间序列分析属于

计量经济与时间序列_平稳性

1.   平稳性: 1.1   任何一个时间序列都可以被看做是由随机过程产生的结果.和普通两变量和多变量不一样,任何一个时间点上的值都是随机过程产生的,也是都是随机的. 1.2   如果一个随机过程所产生的时间序列期望和方差在任何时间过程上都是常数,并且任何两个时期之间的协方差不依赖于这两个时期的距离或之后,而不依赖于计算这两个协方差的实际时间,就称改时间序列是平稳的.(Stationary) 1.3   期望和方差在任何时间过程上都是常数,符合期望为0,方差为1的正太分布假设. 1.4   任

计量经济与时间序列_时间序列过程的移动平均和自回归表示

1   在时间序列分析中有两种有用的表示来描述时间序列过程.一种是将过程写成一列不相关的随机变量的线性组合.这个过程叫moving average过程,也叫MA过程. 2   Wold(1938年)证明:纯非确定性的平稳过程(即改过程不包含能够由自身过去值进行精确预报的确定性成分)能够表示成下面的式子: 3   Zt = μ + at + φ1at-1 + φ2at-2+ ... ... (3.1) 4   (3.1)的式子中,Wold表示说,任何能够表示成这种形式的过程称为非确定性过程.这也叫

计量经济与时间序列_自协方差(AutoCovariance)算法解析(Python)

1 样本的自协方差函数的通式如下: 2 其实,后面要计算的自相关函数也可以用自协方差来表示: 1 TimeSeries = [11.67602657, 5.637492979, 1.375516942, 0.618705492, -0.152047234, -0.508555434, -6.065288121, -9.417602801, 2 -10.47205437, -8.018063902, 0.523277554, 4.86893283, 4.23977562, -10.2344375,

计量经济研究论文的行文逻辑1

STEP1:分析以往的研究文献,重点描述前人的研究成果,并在此描述中介绍论题研究的经济机理,不需要太详细,但主要为后文做好铺垫: STEP2:在必要的地方提出一些假设,引入一些变量,将经济关系转换为变量间的关系,要得到一个合理的数理模型.这里要求论述清楚变量间存在关系的机理,不能是想当然地随便找两个变量来看他们之间是否存在关系: STEP3:引入数据,开始用计量经济学方法来论证STEP2中的论述有理有据.这里需要注意,STEP2中的数理模型与STEP3中的计量模型不一定是一样的,最好是能通过取对

Unity3D 多平台_预编译相关宏定义

预编译 原文地址:http://docs.unity3d.com/Documentation/Manual/PlatformDependentCompilation.html 平台定义     UNITY_EDITOR 编辑器调用. UNITY_STANDALONE_OSX 专门为Mac OS(包括Universal,PPC和Intelarchitectures)平台的定义. UNITY_DASHBOARD_WIDGET Mac OS Dashboard widget (Mac OS仪表板小部件

数据结构 链表_单链表的接口定义

链表可以说是一种最为基础的数据结构.链表由一组元素以一种特定的顺序组合或链接而成,在维护数据的集合时很有用.这一点同我们常用的数组很相似.然而,链表在很多情况下比数组更有优势.特别是在执行插入和删除操作时链表拥有更高的效率.链表需要动态的开辟存储空间,也就是存储空间是在程序运行时分配的.由于在很多应用中数据的大小在编译时并不能确定,因此这种动态分配空间的特性也是链表的一个优点. 单链表介绍 单链表(简称为链表)由各个元素之间通过一个指针彼此链接起来而组成.每个元素包含两个部分:数据成员和一个称为

第一章时间序列基础——差分方程和求解（二）

(一)高阶差分方程的解: 高阶差分齐次方程: 1仍然可得是该齐次方程的解 2得到对应的特征方程(其实以后我们可以直接写出相应的特征方程,参考高数中写微分方程的特征方程) 将有n个特征根(相异实数根,多重根,共轭复根) (1)相异实根: (2)实根,m重根: 这里只是举一个例子,太复杂的并没有阐述,即:阿尔法1到阿尔法m都相等吗,但阿尔法m+1到阿尔法n都是相异实根.(其实还是不够一般化)(注意,最后那个因为相等所以阿尔法1改写为了阿尔法m)(而且他没把剩下的相异实根 部分写上去,容易引起误解)

时间序列深度学习：状态 LSTM 模型预测太阳黑子

时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R> 原文链接 由于数据科学机器学习和深度学习的发展,时间序列预测在预测准确性方面取得了显着进展.随着这些 ML/DL 工具的发展,企业和金融机构现在可以通过应用这些新技术来解决旧问题,从而更好地进行预测.在本文中,我们展示了使用称为 LSTM(长短期记忆)的特殊类型深度学习模型,