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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Seasonal vector time series model

如果你也在 怎样代写时间序列分析Time-Series Analysis 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。时间序列分析Time-Series Analysis是在数学中,是按时间顺序索引(或列出或绘制)的一系列数据点。最常见的是,一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此,它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。

时间序列分析Time-Series Analysis分析包括分析时间序列数据的方法,以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系,但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”,它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化,这种变化可能会影响基础变量。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Seasonal vector time series model

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Seasonal vector time series model

The $\operatorname{VARMA}(p, q)$ model in Eq. (2.42) can be extended to a seasonal vector model that contains both seasonal and non-seasonal AR and MA polynomials as follows,
$$
\boldsymbol{\alpha}P\left(B^s\right) \boldsymbol{\Phi}_p(B) \mathbf{Z}_t=\boldsymbol{\theta}_0+\boldsymbol{\beta}_Q\left(B^s\right) \boldsymbol{\Theta}_q(B) \mathbf{a}_t $$ where $$ \begin{aligned} & \boldsymbol{\alpha}_P\left(B^s\right)=\mathbf{I}-\boldsymbol{\alpha}_1 B^s-\cdots-\boldsymbol{\alpha}_P B^{P s}=\mathbf{I}-\sum{k=1}^P \boldsymbol{\alpha}k B^{k s}, \ & \boldsymbol{\beta}_Q\left(B^s\right)=\mathbf{I}-\boldsymbol{\beta}_1 B^s-\cdots-\boldsymbol{\beta}_Q B^{Q s}=\mathbf{I}-\sum{k=1}^Q \boldsymbol{\beta}_k B^{k s},
\end{aligned}
$$
and $s$ is a seasonal period. $\boldsymbol{\alpha}_k$ and $\boldsymbol{\beta}_k$ are seasonal AR and seasonal MA parameters, respectively. $P$ is the seasonal AR order, $Q$ is the seasonal MA order. The zeros of $\left|\boldsymbol{\alpha}_P(B)\right|$ and $\left|\boldsymbol{\beta}_Q(B)\right|$ are outside of the unit circle. For simplicity, we will denote the seasonal vector time series model in Eq. (2.78) with a seasonal period $s$ as $\operatorname{VARMA}(p, q) \times(P, Q)_s$.

It is important to point out that for a univariate time series, the polynomials in Eq. (2.78) are scalar and they are commutative. For example, for a univariate seasonal AR model, the two representations,
$$
\alpha_P\left(B^s\right) \phi_p(B) Z_t=a_t, \text { and } \phi_p(B) \alpha_P\left(B^s\right) Z_t=a_t,
$$
are exactly the same. However, for a vector seasonal VAR model, the two representations,
$$
\boldsymbol{\alpha}_P\left(B^s\right) \boldsymbol{\Phi}_p(B) \mathbf{Z}_t=\mathbf{a}_t, \text { and } \boldsymbol{\Phi}_p(B) \boldsymbol{\alpha}_P\left(B^s\right) \mathbf{Z}_t=\mathbf{a}_t
$$
are not the same, because the vector multiplications are not commutative. This leads to many complications in terms of model identification, parameter estimation, and forecasting. We refer readers to an interesting and excellent paper by Yozgatligil and Wei (2009) for more details and examples.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Multivariate time series outliers

In time series analysis, it is important to examine the possible outliers and do some proper adjustments because outliers can lead to inaccurate parameter estimation, model misspecification, and poor forecasts. Outlier detection has been studied extensively for univariate time series, including Fox (1972), Abraham and Box (1979), Martin (1980), Hillmer et al. (1983), Chang et al. (1988), Tsay (1986, 1988), Chen and Liu (1993), Lee and Wei (1995), Wang et al. (1995), Sanchez and Pena (2003), and many others. We normally classify outliers in four categories, additive outliers, innovational outliers, level shifts, and temporal changes. For MTS, a natural approach is first to use univariate techniques to the individual component and remove outliers, then treat the adjusted series as outlier-free and model them jointly. However, there are several disadvantages of this approach. First, in MTS an outlier of its univariate component may be induced by an outlier from other component within the multivariate series. Overlooking this situation may lead to overspecification of the number of outliers. Second, an outlier impacting all the components may not be detected by using the univariate outlier detection methods because they do not use the joint information from all time series components in the system at the same time.

To overcome the difficulties, Tsay et al. (2000) extended four types of outliers for univariate time series to MTS and their detections, and Galeano et al. (2006) further proposed a detection method based on projection pursuit, which sometime is more powerful than testing the multivariate series directly. Other references on MTS outliers include Helbing and Cleroux (2009), Martinez-Alvarez et al. (2011), and Cucina et al. (2014), among others.

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时间序列代写

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Eq.(2.42)中的$\operatorname{VARMA}(p, q)$模型可以扩展为包含季节性和非季节性AR和MA多项式的季节性向量模型,如下所示:
$$
\boldsymbol{\alpha}P\left(B^s\right) \boldsymbol{\Phi}_p(B) \mathbf{Z}_t=\boldsymbol{\theta}_0+\boldsymbol{\beta}_Q\left(B^s\right) \boldsymbol{\Theta}_q(B) \mathbf{a}_t $$ where $$ \begin{aligned} & \boldsymbol{\alpha}_P\left(B^s\right)=\mathbf{I}-\boldsymbol{\alpha}_1 B^s-\cdots-\boldsymbol{\alpha}_P B^{P s}=\mathbf{I}-\sum{k=1}^P \boldsymbol{\alpha}k B^{k s}, \ & \boldsymbol{\beta}_Q\left(B^s\right)=\mathbf{I}-\boldsymbol{\beta}_1 B^s-\cdots-\boldsymbol{\beta}_Q B^{Q s}=\mathbf{I}-\sum{k=1}^Q \boldsymbol{\beta}_k B^{k s},
\end{aligned}
$$
$s$是季节性的。其中$\boldsymbol{\alpha}_k$为季节性AR参数,$\boldsymbol{\beta}_k$为季节性MA参数。$P$为季节性AR订单,$Q$为季节性MA订单。$\left|\boldsymbol{\alpha}_P(B)\right|$和$\left|\boldsymbol{\beta}_Q(B)\right|$的零点在单位圆外。为简单起见,我们将Eq.(2.78)中的季节向量时间序列模型表示为季节性周期$s$为$\operatorname{VARMA}(p, q) \times(P, Q)_s$。

重要的是要指出,对于单变量时间序列,Eq.(2.78)中的多项式是标量并且它们是可交换的。例如,对于单变量季节性AR模型,这两种表示,
$$
\alpha_P\left(B^s\right) \phi_p(B) Z_t=a_t, \text { and } \phi_p(B) \alpha_P\left(B^s\right) Z_t=a_t,
$$
是完全一样的。然而,对于矢量季节性VAR模型,这两种表示,
$$
\boldsymbol{\alpha}_P\left(B^s\right) \boldsymbol{\Phi}_p(B) \mathbf{Z}_t=\mathbf{a}_t, \text { and } \boldsymbol{\Phi}_p(B) \boldsymbol{\alpha}_P\left(B^s\right) \mathbf{Z}_t=\mathbf{a}_t
$$
是不一样的,因为向量相乘是不可交换的。这导致了模型识别、参数估计和预测方面的许多复杂性。我们建议读者参考Yozgatligil和Wei(2009)的一篇有趣而优秀的论文,以获取更多细节和示例。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Multivariate time series outliers

在时间序列分析中,检查可能的异常值并做一些适当的调整是很重要的,因为异常值可能导致不准确的参数估计、模型规格错误和较差的预测。对单变量时间序列的异常值检测进行了广泛的研究,包括Fox(1972)、Abraham和Box(1979)、Martin(1980)、Hillmer等人(1983)、Chang等人(1988)、Tsay(1986、1988)、Chen和Liu(1993)、Lee和Wei(1995)、Wang等人(1995)、Sanchez和Pena(2003)等。我们通常将异常值分为四类:附加异常值、创新异常值、水平变化和时间变化。对于MTS,一种自然的方法是首先对单个分量使用单变量技术并去除异常值,然后将调整后的序列视为无异常值并联合建模。然而,这种方法有几个缺点。首先,在MTS中,其单变量分量的异常值可能由多变量序列中其他分量的异常值引起。忽略这种情况可能会导致对异常值数量的过度描述。其次,单变量离群值检测方法可能无法检测到影响所有分量的离群值,因为它们没有同时使用系统中所有时间序列分量的联合信息。

为了克服这些困难,Tsay et al.(2000)将单变量时间序列的四种异常值扩展到MTS及其检测中,Galeano et al.(2006)进一步提出了一种基于投影追踪的检测方法,该方法有时比直接测试多变量序列更强大。关于MTS异常值的其他参考文献包括Helbing和Cleroux(2009)、Martinez-Alvarez等人(2011)和Cucina等人(2014)等。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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