如何判断时间序列是否是白噪声？
spss怎么做时间序列的自回归分析 先set序列，然后跑回归 3.3时间序列分析 3.3.1时间序列概述 1.基本概念(1)一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象。
计量经济学中滞后一期为什么说在样本中少了一个观测值 因为你做滞后一期，例如数据从2004开始，2005用的2004年的数据，2004要用2003年数据，所以2004就是nall
简要给出偏自相关系的定义与计算方法？ 计量经济学 一、自协方差和自相关系数 p阶自回归AR(p) 自协方差 r(t，s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)] 自相关系数ACF=r(s，t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二、平稳时间序列自协方差与。
（三）时间序列分析的基本方法 1.模型的选择和建模基本步骤（1）建模基本步骤1）用观测、调查、取样，取得时间序列动态数据。2）作相关图，研究变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点，如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列。3）辨识合适的随机模型，进行曲线拟合。（2）模型的选择当利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值时，赋予离得越近的观测值以更多的权，而“老”观测值的权数按指数速度递减，称为指数平滑（exponential smoothing），它能用于纯粹时间序列的情况。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型或其组合的自回归移动平均（ARMA）模型等来拟合。一个纯粹的AR模型意味着变量的一个观测值由其以前的p个观测值的线性组合加上随机误差项而成，就像自己对自己回归一样，所以称为自回归模型。MA模型意味着变量的一个观测值由目前的和先前的n个随机误差的线性的组合。当观测值多于50个时一般采用ARMA模型。对于非平稳时间序列，则要先将序列进行差分（Difference，即每一观测值减去其前一观测值或周期值。
如何判断平稳信号和非平稳信号？ 据统计学对平稳时间序列的定义，可以知道平稳时间序列也有严平稳时间序列和宽平稳时间序列之分。严平稳时间序列的任何有限维联合分布对于时间的平移是不变的。宽平稳时间序列中的均值、方差与时间无关，任何时刻的序列和平移若干步后的序列有相同的协方差。但是在工程应用领域的研究对于时间序列的平稳性定义较统计学弱，即平稳时间序列中其均值和方差都与时间无关，且自协方差函数只与时间间隔有关。常见的平稳性检验方法有时序图判断法、自相关系数检验法、分段检验法、游程检验法以及ADF单位根检验法。通过观察信号的可视化结果，因此根据时序图判断法可以得知电压比信号（序列）是一个非平稳序列。在统计学领域处理非平稳的方法有确定性性因素分解法和随机性序列差分法。1、平稳信号是指信号的分布参数或者分布律不随时间发生变化的信号。平稳信号分严平稳和宽平稳，严平稳的条件在信号处理中太严格，不实用，一般所说的平稳是指宽平稳，即其一阶矩为常数，二阶矩与信号时间的起始点无关，只和起始时间差有关。2、非平稳信号是指分布参数或者分布律随时间发生变化的信号。平稳和非平稳都是针对随机信号说的，一般的分析方法有时域分析、频域分析、时频联合分析。。
白噪声的方差等于什么 当均值为零时，高斯白噪声的功率谱密度等于方差，此时的功率谱密度为双边功率谱密度，数字信号处理上面有关于这些的推导，n0/2是双边功率谱密度，n0为单边功率谱密度，一般。
对于 Quant 来说， Financial Modeling 和传统的机器学习方法有什么联系和区别？ 机器学习理论是基于统计学的，而诸如时间序列分析、Monte Carlo method之类的方法也离不开统计学和经济…
