timeseries模型【~】time series模型

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于timeseries模型的问题，于是小编就整理了4个相关介绍timeseries模型的解答，让我们一起看看吧。

arima模型预测什么？

ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach)预测方法 ，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。

其中ARIMA(p，d，q)称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。

ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

做malmquist模型怎么写数据？

一年一年的做， 或者你用malmquist模型，可以做面板数据的。 其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作"面板数据"。

但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为"时间序列-截面数据" 更能揭示这类数据的本质上的特点。

也有译作"平行数据"或"TS-CS数据(Time Series - Cross Section)"。

paperpass和papertime的区别？

paperpass

PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统，现在已经发展成为一个权威、可信赖的中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。一直致力于学术论文的检测。

PaperPass诞生于2007年。在检其测版本基础上，汲取大量用户意见后开发并正式上线。正式版更新了比对算法，使得比对效率和准确率大大提高。除此之外，还增加了上传文件、下载报告、引用率统计等实用功能。

papertime释义：

论文的时间

例句：

In this paper time series spectra, both linear spectrum (FFT spectrum) and nonlinear spectrum (ar spectrum) are introduced briefly.

本文介绍了时间序列分析的线性谱(快速傅里叶变换fft谱)和非线性谱(自回归ar谱)。

两阶段回归的原理？

在第一步中，通过时间序列回归（time-series regression）得到个股收益率在因子上的暴露 ：



在这个模型中，因子可以是 portfolio returns，也可以是诸如 GDP、CPI 这类宏观经济指标，or whatever。上面的时间序列回归中，  是投资品超额收益，  是因子的取值（如果因子本身是一个投资组合的收益率，则  就是收益率；如果因子本身是个宏观经济指标，那么因子的取值就是该经济指标，以此类推）。回归的目的是为了得到因子暴露  。

在第二步截面回归中，Fama-MacBeth 在每个时间 t 上进行了一次截面回归，这是 Fama-MachBeth 和上面的截面回归最大的不同：



比较一下上式和本文第三节截面回归中的表达式。在一般的截面回归中，我们首先在时序上对  取均值，得到个股的平均收益率  。之后用  和  在截面上做回归，因此这里只做了一次截面回归

两阶段回归是一种用于处理内生性问题的统计方法，主要用于解决自变量与误差项之间存在相关性的情况。其原理可以分为两个阶段：
第一阶段：估计工具变量
在第一阶段中，需要选择一个或一组变量作为工具变量，用以代表自变量与误差项之间的相关性。常见的选择工具变量的方法包括IV（Instrumental Variable）估计和2SLS（Two-Stage Least Squares）估计等。通过拟合一个回归模型，估计工具变量与自变量的关系。
第二阶段：应用估计的工具变量来解决内生性问题
在第二阶段中，使用估计的工具变量，代替原始的自变量，重新进行回归分析。这样可以消除自变量与误差项之间的相关性，从而得到更准确的参数估计。
两阶段回归的原理可以简单概括为通过使用工具变量来解决内生性问题，从而得到更准确的估计结果。

到此，以上就是小编对于timeseries模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于timeseries模型的4点解答对大家有用。