时间序列计量模型优劣比较方法的建立
作者：陈思扬
来源：《商场现代化》2009年第08期
[熬皮冻的做法摘 要] 时间序列分析方法是伯克斯和詹金斯（BOX-Jenkins）于1976年提出的。这种建模方法的特点是不考虑其他解释变量的作用，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化。目前这种方法已经广泛应用于自然科学和社会科学的个个领域，特别是经济领域。但是在建模的过程中可能出现几个不同的模型都能拟合数据的生成过程。本文通过对模型残差和样本外推预测误差的综合分析，建立时间序列计量模型优劣比较的评价方法体系。
[中越冲突关键词] 时间序列分析国人道之 残差 预测误差
深爱的家
时间序列分析方法的基本思想是源于事件的发展通常都具有一定的惯性，这种惯性用统计的语言来描述就是序列值之间存在着一定的相关关系，而且这种相关关系具有某种统计规
律。分析的重点就是寻找这种规律，并拟合出适当的数学模型来描述这种规律，进而利用这个拟合模型来预测序列未来的走势。
在利用时间序列分析方法建立模型的过程中，可能会有若干个适应的模型都能用来描述给定的数据集。这些不同的模型中到底哪一个更好呢，通常的做法是基于由拟合模型计算出残差的综合统计量，结合由样本外推预测计算出的预测误差来对它们进行比较。前者相当于是对模型拟合优度的比较，其比较的方法主要有：
一、校正的判定系数（adjusted R2）
石斛种植方法家庭其定义为：医院费用怎么报销adjusted R2=1-(n-1)(1- R2)/n-k
女性排卵期一般是什么时候 其中 n为样本数，k为包括截距项在内的模型中的参数个数。R2为判定系数。对于不同的模型，校正的R2越大，则认为模型能够更好的拟合时间序列的数据生成过程。
二、Akaike的AIC和BIC准则
淡的组词
为了检验模型拟合的质量，Akaike（1974）其定义为：
