1) ARMA-ARCH time series models
ARMA-ARCH时间序列模型
2) combination ARMA model
组合ARMA时间序列模型
1.
By using combination ARMA model,this paper forecast the GDP of Inner Mongolia form 2006 to 2010.
利用组合ARMA时间序列模型,对内蒙古2006—2010年GDP进行预测,得出的结果能够帮助我们把握"十一五"期间经济运行的变动趋势,并寻求最佳的调控办法。
5) Returns on the Indices of Stock Shares
ARCH系列模型
6) time series model
时间序列模型
1.
Association rules mining in stock time series model;
股票时间序列模型的关联规则挖掘
2.
The establishment and analysis of the time series model of Guangxi s GDP;
广西GDP的时间序列模型的建立与实证分析
3.
General expression for linear and nonlinear time series model and its engineering application;
线性/非线性时间序列模型一般表达式及其工程应用
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条