时间序列异常怎么检测？拿MATLAB搞了个ARIMA，然后就不会了。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-14 17:00 标签： 时间序列大数据异常检测方法

matlab金融工具箱详解


/videos/introduction-to-econometrics-toolbox-81574.html计量经济学导论的工具箱 在这个网络研讨会,我们??演示计量经济学工具箱中选择的特征。 计量经济学工具允许您执行蒙特卡罗模拟和预测线性和非线性随机微分方程(sd)和建立单变量ARMAX / G 时间序列建模 计量经济学工具有助于识别的多步过程和测试单变量和多变量时间序列模型对金融和计量数据。 工具箱支持完整的模型开发和分析工作流: 数据分析和预处理 模式识别 参数估计 模拟 预测 在计量经济学时间序列建模功能的工具箱是为了捕捉特征通常与金融和计量经济学的有关数据,包括数据和厚尾、波动集群、和杠杆效应。 支持有条件的意思是模型包括: 自回归移动平均(ARMA) 自回归移动平均与外源输入(ARMAX) 自回归综合移动平均(ARIMA)和外源输入(ARIMAX) 回归与ARIMA错误条件 支持条件方差模型包括: 广义自回归条件hetreroscedasticity( 开发一个小的宏观经济模型在手中的风格和伍特斯。 模型识别和分析 计量经济学工具,您可以选择通过指定一个模型结构和测试模型,确定模型,估算参数,并计算残差。 各种各样的预处理和post-estimation诊断和测试支持这些分析,包括: 似然比,瓦尔德和拉格朗日乘子模型的测试规范 Akaike和贝叶斯信息准则模型的选择 Englea??年代测试ARCH / GARCH效应的存在 原始返回系列(右上角),没有任何关联和关联存在于方返回(右下角)。 状态空间建模和参数估计 计量经济学工具箱包括函数用于创建工具估算参数状态方程模型和基于这些和其他模型类型。 状态空间建模 计量经济学工具箱提供了建模时不变和时变函数,线性、高斯状态空间模型。 您可以创建状态空间模型与已知的参数值,进行蒙特卡罗模拟,生成的预测模型。 对于模型未知参数值,您可以执行从完整的数据集或数据集参数估计使用卡尔曼滤波器与缺失的数据。 实现Diebold李模型,包括估计模型的参数卡尔曼滤波器使用 舰导弹 模型。 参数估计 通过计量经济学的工具箱,您可以执行参数估计(也称为模型校准)的单变量

时间序列的特点及其建立
时间序列分析的概念、特征和作用
时间序列分析的相关特征量
自然界以及社会生活的各种事物都在运动、变化和发展着，将它们按时
间顺序记录下来，就可以得到各种各样的时间序列。对时间序列进行分析研
究，可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律，对于人们正确认识事物并
由此做出科学的决策具有重要的现实意义。
1：时间序列就是一组统计数据，依其发生时间的先后顺序排成的
2：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列称为时间
3：对某一个或一组变量
进行观察测量，将在一系列时刻
)}，称为时间序列，记为
这种有时间意义的序列也称为动态数据
时间序列取值一般有两种方式：
取值观测时间点处的瞬间值
取值观测时间点期间的累计值
有些数据虽然不是时间序列，数据与时间无直接关系，但可以近
似看做时间序列。因此，时间序列的广义定义为：有先后顺序的数

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