第六章时间序列分析Word文档下载推荐.docx

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R

S!

协方差

REAL（4）:

S2,A1,A2!

S2:

方差,A1,A2:

中间变量

S=0

DOTAO=1,M

DOI=1,N-TAO

S（TAO）=S（TAO）+X（I）*X（I+TAO）

ENDDO

S（TAO）=S（TAO）/（N-TAO）

S2=0

DOI=1,N

S2=S2+X（I）*X（I）

S2=S2/N

R（TAO）=0

R（TAO）=R（TAO）+X（I）*X（I+TAO）/S2

R（TAO）=R（TAO）/（N-TAO）

FAI（1,1）=R

（1）

FAI（2,2）=（R

（2）-R

（1）*R

（1））/（1-R

（1）*R

（1））

FAI（1,2）=FAI（1,1）-FAI（2,2）*FAI（1,1）

DOJ=3,M

A1=0

A2=0

DOK=1,J-1

A1=A1+FAI（K,J-1）*R（J-K）

A2=A2+FAI（K,J-1）*R（K）

FAI（J,J）=（R（J）-A1）/（1-A2）

FAI（K,J）=FAI（K,J-1）-FAI（J,J）*FAI（J-K,J-1）

END

6.2.6例

以某海区的22年的逐月气温为例，计算出自回归系数，并给出自回归方程。

PROGRAMMAIN

INTEGER,PARAMETER:

N=264

M=12

XV!

X的平均值

OPEN（10,FILE='

AA2.DAT'

）

READ（10,'

（F8.2）'

）X（I）

CLOSE（10）

XV=0

XV=XV+X（I）

XV=XV/N

X=X-XV

CALLARP（X,N,M,R,FAI）

OPEN（12,FILE='

ARP.DAT'

WRITE（12,'

（2X,"

XV="

F8.4）'

）XV

DOI=1,M

（"

R（"

I2,"

）="

F8.4,"

FAI（"

）I,R（I）,I,FAI（I,M）

CLOSE（12）

输出结果为：

XV=22.5718

R

（1）=.8383FAI

（1）=.6094

R

（2）=.4648FAI

（2）=-.1669

R（3）=-.0148FAI（3）=-.0701

R（4）=-.4776FAI（4）=-.0564

R（5）=-.8080FAI（5）=-.1197

R（6）=-.9222FAI（6）=.0477

R（7）=-.8019FAI（7）=-.0471

R（8）=-.4747FAI（8）=-.1702

R（9）=-.0108FAI（9）=.0053

R（10）=.4665FAI（10）=.0977

R（11）=.8211FAI（11）=.1246

R（12）=.9508FAI（12）=.1798

从而得到自回归方程为：

注意：

以上是距平值，加上平均值即为实际值。

6．3滑动平均模型（MA）

6.3.1功能

求出q阶滑动平均模型方程的系数，从而得到q阶滑动平均方程。

6.3.2方法说明

6.3.3子程序语句

SUBROUTINEMAQ（X,N,Q,EPS）

6.3.4哑元说明

X——输入参数，实型一维数组，大小为N，存放观测序列值。

N——输入参数，整型变量，数组的长度。

Q——输入参数，整型变量，滑动平均的阶数。

EPS——输入参数，实型变量，存放迭代精度。

6.3.5子程序

TAO,Q!

TAO:

落后时间;

Q:

滑动平均的阶数

REAL（8）,DIMENSION（N）:

REAL（8）,DIMENSION（Q）:

THITA!

滑动系数

THIT!

迭代中用的滑动系数,中间变量

R!

相关系数

S协方差

REAL（8）:

S2,A1!

方差,A1:

S2A!

S2A:

序列a（t）的方差

EPS,EP1,EP2!

EPS:

迭代的精度

DOTAO=1,Q

R（TAO）=R（TAO）+X（I）*X（I+TAO）

R（TAO）=R（TAO）/S2/（N-TAO）

THIT=0

S2B=S2

NN=0

DO

NN=NN+1

A1=1

DOI=1,Q

A1=A1+THIT（I）*THIT（I）

S2A=S2/A1

THITA=-R*S2/S2A

DOK=1,Q-1

DOI=1,Q-K

THITA（K）=THITA（K）+THIT（I）*THIT（K+I）

ENDDO

EP1=ABS（S2A-S2B）

EP2=MAXVAL（ABS（THIT-THITA））

IF（EP1<

EPS.AND.EP2<

EPS）EXIT

THIT=THITA

S2B=S2A

PRINT*,'

NN='

NN

MAQ.DAT'

WRITE（12,*）

S2="

D12.5）'

）S2

R="

<

Q>

D12.5）'

）R

S2A="

E12.5）'

）S2A

THITA="

）THITA

6.3.6例

计算北京1951年——1980年1月的平均气温2阶、3阶滑动平均模型的系数（同时也算出了12月、2月的结果）

N=30

Q=2

REAL（8）,PARAMETER:

EPS=1.0E-5

BEIJING.DAT'

READ（10,*）X

CALLMAQ（X,N,Q,EPS）

计算结果为：

2阶：

S2=.11905D+01

R=-.82189D-01.65269D-01

S2A=.11782E+01

THITA=.77908D-01-.65949D-01

滑动平均模型为：

3阶：

R=-.82189D-01.65269D-01.23275D-01

S2A=.11770E+01

THITA=.79343D-01-.67884D-01-.23542D-01

6.3.7附注

6．4自回归滑动平均模型（ARMA）

6.4.1功能

求出（p，q）阶自回归—滑动平均方程的系数，从而得到（p，q）阶自回归—滑动平均方程。

6.4.2方法说明

6.4.3子程序语句

SUBROUTINEARMA（X,N,P,Q,M,R,FAI,THITA,EPS）

6.4.4哑元说明

P——输入参数，整型变量，为自回归的阶数。

Q——输入参数，整型变量，为滑动平均的阶数。

M——输入参数，整型变量，M=P+Q。

FAI——输出参数，一维实型数组，存放自回归系数。

THITA——输出参数，一维实型数组，存放滑动平均系数。

EPS——实型常量，存放迭代时要求的精度。

6.4.5子程序

SUBROUTINEARMA（X,N,P,Q,M,FAI,THITA,EPS）

P!

自回归阶数

Q!

滑动平均阶数

M!

M=P+Q

X!

输入序列

REAL（8）,DIMENSION（0:

P）:

FAI!

自回归系数

REAL（8）,DIMENSION（P,P）:

A!

工作数组

REAL（8）,DIMENSION（P）:

B!

M）:

S!

协方差，S（0）即为方差

Q）:

SC!

自回归后的协方差

滑动平均系数

A1,A2,A3!

A1,A2,A3:

自回归后的序列a（t）的方差

DOTAO=0,M

DOI=1,