时间序列与预测
工程 & 社会科学专业
马德里,西班牙
日期: 1/16/25 - 6/4/25
时间序列与预测
概述
CEA CAPA合作机构: 马德里卡洛斯三世大学
地点: 马德里,西班牙
主要科目范围: 计算机工程
指令: 英语
课程代码: 17312
记录来源: 合作伙伴机构
课程详细信息: 400级
推荐学分: 3
联系时间: 42
先决条件: 统计建模概论
统计信号处理
预测建模
描述
1. 时间序列简介
1.1单变量时间序列的例子
1.2多元时间序列的例子
1.3时间序列分析软件
2. 时间序列分解.
2.1时间序列分量.
2.2经典分解.
2.3 ARIMA分解.
2.4 STL分解.
2.5分解预测.
2.指数平滑技术.
3. ARIMA模型.
3.1平稳性与差异性.
3.2倒移符号
3.3自回归模型.
3.4移动平均模型.
3.5非季节性ARIMA模型.
3.估算和订单选择.
3.7季节ARIMA模型.
3.7使用ARIMA模型进行预测.
4. 先进的预测方法.
4.1动态回归模型.
4.2向量自回归.
4.3动态因子模型.
4.预测分层或分组时间序列.
5. 条件异方差模型.
5.1 GARCH模型.
5.2统计属性.
5.3估计参数和波动
1.1单变量时间序列的例子
1.2多元时间序列的例子
1.3时间序列分析软件
2. 时间序列分解.
2.1时间序列分量.
2.2经典分解.
2.3 ARIMA分解.
2.4 STL分解.
2.5分解预测.
2.指数平滑技术.
3. ARIMA模型.
3.1平稳性与差异性.
3.2倒移符号
3.3自回归模型.
3.4移动平均模型.
3.5非季节性ARIMA模型.
3.估算和订单选择.
3.7季节ARIMA模型.
3.7使用ARIMA模型进行预测.
4. 先进的预测方法.
4.1动态回归模型.
4.2向量自回归.
4.3动态因子模型.
4.预测分层或分组时间序列.
5. 条件异方差模型.
5.1 GARCH模型.
5.2统计属性.
5.3估计参数和波动