自回归滑动平均模型的形式是( )。A.yt=a1yt-etB.yt=a1yt-1+a2yt-2+…+akyt-k+etC.yt=b0et+b1et-1+…bket-kD.yt=a1yt-1+…+anyt-n+btet+b1et-1+…+bmet-m

自回归滑动平均模型的形式是( )。

A.yt=a1yt-et

B.yt=a1yt-1+a2yt-2+…+akyt-k+et

C.yt=b0et+b1et-1+…bket-k

D.yt=a1yt-1+…+anyt-n+btet+b1et-1+…+bmet-m


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yt=a1yt-1+a2yt-2+…+anyt-n+b0e+b1et-1+…+bmet-m,是( )。A.一阶自回归模型B.二阶自回归模型C.滑动平均模型D.自回归滑动平均模型

时间序列模型一般分为( )类型。A.自回归过程B.移动平均过程C.自回归移动平均过程D.单整自回归移动平均过程

下列模型中属于滑动平均模型的是( )。A.yt=a1yt-1+etB.yt=a1yt-1+a2yt-2+etC.yt=a1yt-1+a2yt-2+…+akyt-k+etD.yt=b0et+b1et-1+…+bket-k

ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括( )。 Ⅰ.移动平均过程 Ⅱ.自回归过程 Ⅲ.自回归移动平均过程Ⅳ.ARIMA过程A.Ⅰ、Ⅱ、ⅢB.Ⅰ、Ⅱ、ⅣC.Ⅰ、Ⅲ、ⅣD.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

时间序列模型一般分为( )类型。Ⅰ.自回归过程Ⅱ.移动平均过程Ⅲ.方自回归移动平均过程Ⅳ.单整自回归移动平均过程A.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC.Ⅰ.Ⅱ.ⅢD.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

时间序列模型一般分为(  )类型。 Ⅰ 自回归过程 Ⅱ 移动平均过程 Ⅲ 自回归移动平均过程 Ⅳ 单整自回归移动平均过程A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

ARMA 模型是由因变量对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值回归得到,可细分为()。A.移动平均模型B.平滑移动平均线模型C.自回归模型D.自回归移动平均

面板自回归模型是动态面板数据模型的一种形式。

5、在时间序列分析领域,研究和应用较广的模型有() A 自回归滑动平均模型 B 指数自回归模型和状态依赖模型 C 双线性模型 D 门限自回归模型A.自回归滑动平均模型B.指数自回归模型和状态依赖模型C.双线性模型D.门限自回归模型