發(fā)布時間：2021-05-23 21:42

　　當家裝公司制定第二年預算時,僅用銷售額時間序列或開單量時間序列這種單變量時間序列已無法滿足需求,很多時候需要綜合考慮多個因素的互相影響,因此矩陣型截面數(shù)據(jù)的時間序列應運而生。本文提出的矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列MARMA（p,q）模型在使用范圍上較前人所提的矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列AR（p）更廣泛,預測精度也更準。本文首先將矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列的相關概念進行了詳細描述,并提出了矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列MA（q）模型。然后,本文又提出了矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列MARMA（p,q）模型,并給出其定義,與多維的時間序列ARMA（p,q）模型的等價性條件,平穩(wěn)性條件,模型識別及參數(shù)估計等方面進行了探討。最后,本文通過家裝行業(yè)2個門店的銷售變化率數(shù)據(jù)用多維的時間序列ARMA（p,q）模型與矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列MARMA（p,q）模型進行模型構建,發(fā)現(xiàn)用MARMA（p,q）模型可以使模型的殘差平方和變得更小,更能很好地刻畫家裝行業(yè)多對象多屬性之間的關系。 

【文章來源】：華東師范大學上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：46 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1. 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.2. 問題的提出
    1.3. 論文結構
    1.4. 難點與不足
第二章 矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列
    2.1. 矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列的相關概念
    2.2. 矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列AR(p)模型介紹
    2.3. 矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列MA(q)模型介紹
第三章 MARMA(p, q)模型
    3.1. MARMA(p, q)模型介紹
    3.2. MARMA(p, q)模型的平穩(wěn)可逆條件
第四章 MARMA(p, q)模型識別與參數(shù)估計
    4.1. MARMA(p, q)模型的模型識別
    4.2. MARMA(p, q)模型的參數(shù)估計
        4.2.1. 矩估計
        4.2.2. 最小二乘估計
        4.2.3. 極大似然估計
第五章 MARMA(p, q)模型在家裝銷售預測上的應用
    5.1. 家裝數(shù)據(jù)的預處理及相關檢驗
    5.2. MARMA(p, q)模型的定階與建模
總結與展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]關于矩陣Kronecker積的幾個范數(shù)公式[J]. 王文丹,馬昌鳳.  福建師范大學學報(自然科學版). 2015(06)
[2]多變量時間序列模型識別方法[J]. 呂忠偉,秦建國.  統(tǒng)計與決策. 2007(02)

博士論文
[1]時間序列分析的早期發(fā)展[D]. 聶淑媛.西北大學 2012

碩士論文
[1]矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列廣義AR（p）模型理論研究及應用[D]. 華楠.華東師范大學 2019
[2]矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列AR（P）理論研究及應用[D]. 傅開波.華東師范大學 2018
[3]向量ARMA參數(shù)估計方法及應用研究[D]. 陳志慶.福州大學 2011
[4]多變量時間序列模型的參數(shù)估計及其實證檢驗[D]. 陸嘉佳.華東師范大學 2008



本文編號：3203020