SETAR Model

SETAR的全称是“Self-Exciting Threshold Auto-Regressive (SETAR) models”,可用于对一个时间序列变量的模式演变进行阶段划分。该模型最早于1977年由Howell Tong提出1。 ...

April 29, 2023 · 1 min · Sheng, D. · 

自回归滑动平均模型预测全球CO2浓度变化

自回归滑动平均模型(Autoregressive moving average model,ARMA)是研究时间序列的重要方法,以由自回归模型(简称AR模型)与移动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成。用AMRA模型预测了在当前趋势下,未来二十年内全球二氧化碳浓度的变化趋势。 分析过程 数据集:NOAA Earth System Research Laboratories下属的Global Monitoring Laboratory提供的1969年-2022年逐月的二氧化碳浓度变化数据 数据来源网址 ...

April 27, 2022 · 1 min · Sheng, D. ·