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|Piecewise vector autoregressive model

Davis, Lee, and Rodriguez-Yam (2006) considered modeling nonstationary time series using piecewise VAR processes. The number and locations of the piecewise VAR segments, and the orders of the corresponding VAR process, are assumed to be unknown. Based on the minimum description length (MDL) principle, the method penalizes complexity of the model, and thus provides the criteria to define the best fitting model. We refer readers to Rissanen (1989), Hansen and Yu (2001) for more details about the MDL principle.

Let $\mathbf{Z}t$ be a $m$-dimensional time series with $k$ segments, and assume that there are partitions or changepoints $\boldsymbol{\delta}=\left(\delta_0, \ldots, \delta_k\right)^{\prime}$ with $\delta_0=0$ and $\delta_k=n$. The time series within the $j$ th segment is modeled by $\operatorname{VAR}\left(p_j\right)$ process, such that $$ \mathbf{Z}_t^{(j)}=\boldsymbol{\Phi}{j, 1} \mathbf{Z}{t-1}^{(j)}+\cdots+\boldsymbol{\Phi}{j, p_j} \mathbf{Z}{t-p_j}^{(j)}+\boldsymbol{\varepsilon}_t^{(j)} $$ where $\left(\boldsymbol{\Phi}{j, 1}, \ldots, \boldsymbol{\Phi}_{j, p_j}\right)^{\prime}$ are $m \times m$ dimensional coefficient matrices of the VAR process. We define the entire class of piecewise VAR models as $\mathbf{M}$ and a model from this class as $\mathbf{F} \in \mathbf{M}$. The principle of MDL is to find the best fitting model from $\mathbf{M}$ as the one that produces the shortest code length. The code length of an object is the amount of memory space required to store the data $\mathbf{Z}_t$. The MDL has two components, a fitted model $\hat{\mathbf{F}}$ and the portion that is unexplained by $\hat{\mathbf{F}}$. The later component can be defined as the residuals $\hat{\boldsymbol{\varepsilon}}_t=\mathbf{Z}_t-\hat{\mathbf{Z}}_t$.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Bayesian methods

There are two recently proposed Bayesian methods to estimate multivariate time-varying spectrum, including Zhang (2016) and Li and Krafty (2018). In this section, we focus on the method of Li and Krafty (2018). The method is also based on locally stationary time series to estimate the time-varying spectrum
$$
\mathbf{f}(u, \omega)=\mathbf{A}(u, \omega) \mathbf{A}(u, \omega)^*
$$
The method assumes that for every $u \in(0,1)$, each component of $\mathbf{f}(u, \cdot)$ possesses a squareintegrable first derivative as a function of frequency; for every $\omega$, each component of $\mathbf{f}(\cdot, \omega)$ is continuous as a function of scaled time at all but a possible finite number of points. The assumption on transfer function and time-varying spectrum are slightly different from Definitions 9.1 and 9.2 in two ways. First, Definition 9.1 assumes a series of transfer functions $\mathbf{A}^0(u, \omega)$ that converge to a large-sample transfer function $\mathbf{A}(u, \omega)$ in order to allow for the fitting of parametric models. Since the method considers nonparametric estimation, in a manner similar to the smoothing ANOVA method, $\mathbf{A}(u, \omega)$ is used. Second, Definitions 9.1 and 9.2 require the time-varying spectrum to be continuous in both time and frequency. The method is more flexible and allows for components of spectrum to evolve not only continuously, but also abruptly in time.
The analysis of a locally stationary time series $\left{\mathbf{Z}t: t=1, \ldots, n\right}$ begins by using the piecewise stationary approximation. Consider a partition of the time series into $k$ segments defined by partition points $\boldsymbol{\delta}=\left(\delta_0, \ldots, \delta_k\right)$ with $\delta_0=0$ and $\delta_k=n$ such that $\mathbf{Z}_t$ is approximately stationary within the segments $\left{t: \delta{q-1}<t \leq \delta_q\right}$ for $q=1, \ldots, k$. Then
$$
\mathbf{Z}t \approx \sum{q=1}^k \int_{-\pi}^\pi \mathbf{A}q(\omega) \exp (i \omega t) d \mathbf{U}(\omega), $$ where $\mathbf{A}_q(\omega)=\mathbf{A}\left(u_q, \omega\right) I\left(\delta{q-1}<t \leq \delta_q\right), I(\cdot)$ is the indicator function, and $u_q=\left(\delta_q+\delta_{q-1}\right) / 2 n$ is the scaled midpoint of the $q$ th segment. Within the $q$ th segment, the time series is approximately second-order stationary with local power spectrum $\mathbf{f}\left(u_q, \omega\right)=\mathbf{A}_q(\omega) \mathbf{A}_q(\omega)^*$.

时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Piecewise vector autoregressive model

Davis, Lee和Rodriguez-Yam(2006)考虑使用分段VAR过程建模非平稳时间序列。假设分段VAR段的数量和位置以及相应VAR过程的顺序是未知的。该方法基于最小描述长度(MDL)原则，对模型的复杂度进行惩罚，从而为定义最佳拟合模型提供了准则。我们建议读者参考Rissanen(1989)、Hansen和Yu(2001)，了解MDL原则的更多细节。

让 $\mathbf{Z}t$ 做一个 $m$-维时间序列 $k$ 段，并假设存在分区或更改点 $\boldsymbol{\delta}=\left(\delta_0, \ldots, \delta_k\right)^{\prime}$ 有 $\delta_0=0$ 和 $\delta_k=n$． 的时间序列 $j$ 该部分由 $\operatorname{VAR}\left(p_j\right)$ 过程，这样 $$ \mathbf{Z}t^{(j)}=\boldsymbol{\Phi}{j, 1} \mathbf{Z}{t-1}^{(j)}+\cdots+\boldsymbol{\Phi}{j, p_j} \mathbf{Z}{t-p_j}^{(j)}+\boldsymbol{\varepsilon}_t^{(j)} $$ 在哪里 $\left(\boldsymbol{\Phi}{j, 1}, \ldots, \boldsymbol{\Phi}{j, p_j}\right)^{\prime}$ 是 $m \times m$ VAR过程的量纲系数矩阵。我们将整个分段VAR模型定义为 $\mathbf{M}$ 这门课的一个模型是 $\mathbf{F} \in \mathbf{M}$． MDL的原则是找到最适合的模型 $\mathbf{M}$ 因为它能产生最短的代码长度。对象的代码长度是存储该数据所需的内存空间的大小 $\mathbf{Z}_t$． MDL有两个组成部分，一个是拟合模型 $\hat{\mathbf{F}}$ 这部分是无法解释的 $\hat{\mathbf{F}}$． 后一分量可以定义为残差 $\hat{\boldsymbol{\varepsilon}}_t=\mathbf{Z}_t-\hat{\mathbf{Z}}_t$．

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Bayesian methods

最近提出了两种贝叶斯方法来估计多变量时变谱，包括Zhang(2016)和Li and Krafty(2018)。在本节中，我们将重点介绍Li和Krafty(2018)的方法。该方法还基于局部平稳时间序列来估计时变谱
$$
\mathbf{f}(u, \omega)=\mathbf{A}(u, \omega) \mathbf{A}(u, \omega)^*
$$
该方法假设对于每个$u \in(0,1)$, $\mathbf{f}(u, \cdot)$的每个分量都具有一个平方可积的一阶导数作为频率的函数;对于每个$\omega$，除了可能有限个数的点外，$\mathbf{f}(\cdot, \omega)$的每个分量作为缩放时间的函数是连续的。传递函数和时变谱的假设与定义9.1和定义9.2在两个方面略有不同。首先，定义9.1假定一系列传递函数$\mathbf{A}^0(u, \omega)$收敛于一个大样本传递函数$\mathbf{A}(u, \omega)$，以便允许参数模型的拟合。由于该方法以类似于平滑方差分析方法的方式考虑非参数估计，因此使用$\mathbf{A}(u, \omega)$。其次，定义9.1和定义9.2要求时变频谱在时间和频率上都是连续的。该方法更加灵活，允许频谱成分不仅连续地，而且在时间上突然地演变。
局部平稳时间序列$\left{\mathbf{Z}t: t=1, \ldots, n\right}$的分析首先使用分段平稳近似。考虑将时间序列划分为由分区点$\boldsymbol{\delta}=\left(\delta_0, \ldots, \delta_k\right)$与$\delta_0=0$和$\delta_k=n$定义的$k$段，这样$\mathbf{Z}t$在段$\left{t: \delta{q-1}{-\pi}^\pi \mathbf{A}q(\omega) \exp (i \omega t) d \mathbf{U}(\omega), $$其中$\mathbf{A}q(\omega)=\mathbf{A}\left(u_q, \omega\right) I\left(\delta{q-1}{q-1}\right) / 2 n$为$q$第1段的缩放中点。在$q$ th段内，时间序列近似二阶平稳，具有局部功率谱$\mathbf{f}\left(u_q, \omega\right)=\mathbf{A}_q(\omega) \mathbf{A}_q(\omega)^*$。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。