离散时间序列模型一般分为滑动平均 (Moving Average,简称 MA)模型、自回归(Autoregressive,简称 AR)模型、自回归滑动平均(ARMA)模型三种,三种模型可以互相转化。其中 AR 模型比其它两种模型计算简单,许多研究人员喜欢采用 AR 模型。本文介绍了 AR 模型及其参数计算方法, 结合具体实例分别用 Gram-Schmidt 正交法、奇异值分解法、Levinson-Durbin 递推法, 确定 AR 模型阶数, 并进行比较分析。结果表明:GramSchmidt 正交法所得模型的阶数、计算时间、精确度都较为适中, 适合在 AR 模型的研究中推广普及。

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