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|The space–time AR (STAR) model
Similar to the regularization methods that control the values of parameters, when modeling time series associated with spaces or locations, it is very likely that many elements of $\boldsymbol{\Phi}k$ are not significantly different from zero for pairs of locations that are spatially far away and uncorrelated given information from other locations. Thus, a model incorporating spatial information is not only helpful for parameter estimation, but also for dimension reduction and forecasting. For a zero-mean stationary spatial time series, the space-time autoregressive moving average STARMA $\left(p{a_1, \ldots, a_p}, q_{m_1, \ldots, m_q}\right)$ model is defined by
$$
\mathbf{Z}t=\sum{k=1}^p \sum_{\ell=0}^{a_k} \phi_{k, \ell} \mathbf{W}^{(\ell)} \mathbf{Z}{t-k}+\mathbf{a}_t-\sum{k=1}^q \sum_{\ell=0}^{m_k} \theta_{k, \ell} \mathbf{W}^{(\ell)} \mathbf{a}{t-k}, $$ where the zeros of $\operatorname{det}\left(\mathbf{I}-\sum{k=1}^p \sum_{\ell=0}^{a_k} \phi_{k, \ell} \mathbf{W}^{(\ell)} B^k\right)=0$ lie outside the unit circle, $\mathbf{a}t$ is a Gaussian vector white noise process with zero-mean vector $\mathbf{0}$, and covariance matrix structure $$ E\left[\mathbf{a}_t \mathbf{a}{t+k}^{\prime}\right]=\left{\begin{array}{l}
\boldsymbol{\varepsilon}, \text { if } k=0, \
\mathbf{0}, \text { if } k \neq 0,
\end{array}\right.
$$
and $\boldsymbol{\varepsilon}$ is an $m \times m$ symmetric positive definite matrix. The STARMA $\left(p_{a_1, \ldots, a_p}, q_{m_1, \ldots, m_q}\right)$ model becomes a space-time autoregressive $\operatorname{STAR}\left(p_{a_1, \ldots, a_p}\right)$ model when $q=0$. The STAR models were first introduced by Cliff and Ord (1975) and further extended to STARMA models by Pfeifer and Deutsch (1980a, b, c). Since a stationary model can be approximated by an autoregressive model, because of its easier interpretation, the most widely used STARMA models in practice are $\operatorname{STAR}\left(p_{a_1, \ldots, a_p}\right)$ models,
$$
\mathbf{Z}t=\sum{k=1}^p \sum_{\ell=0}^{a_k} \phi_{k, \ell} \mathbf{W}^{(\ell)} \mathbf{Z}_{t-k}+\mathbf{a}_t,
$$
where $\mathbf{Z}_t$ is a zero-mean stationary spatial time series or a proper differenced and transformed series of a nonstationary spatial time series.
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The model-based cluster method
Clustering or cluster analysis is a methodology that has been used by researchers to group data into homogeneous groups for a long time and may have originated in the fields of anthropology and psychology. There are many methods of clustering, including subjective observation and various distance methods for similarity. Earlier works include Tryon (1939), Cattell (1943), Ward (1963), Macqueen (1967), McLachlan and Basford (1988), among others. We will discuss these further in the last section. These methods were extended to the model-based cluster approach with an associated probability distribution by researchers including Banfield and Raftery (1993), Fraley and Raftery (2002), Wang and Zhou (2008), Scrucca (2010), and others. More recently, Wang et al. (2013) introduced a robust model-based clustering method for forecasting high-dimensional time series, and in this section, we will use their approach as an illustration. Let $p_h$ be the probability a time series belongs to cluster $h$. The method first groups multiple time series into $H$ mutually exclusive clusters, $\sum_{h=1}^H p_h=1$, and assumes that each mean adjusted time series in a given cluster follows the same $\operatorname{AR}(p)$ model. Thus, for the $i$ th time series that is in cluster $h$, we have,
$$
Z_{i, t}=\sum_{k=1}^p \phi_k^{(h)} Z_{i, t-k}+\sigma_h \varepsilon_{i, t}, \text { for } t=p+1, \ldots, n,
$$
where $h=1,2, \ldots, H$, the $\varepsilon_{i, t}$ are $i . i . d . N(0,1)$ random variables, independent across time and series. Let $\boldsymbol{\theta}_h=\left(\phi_1^{(h)}, \phi_2^{(h)}, \ldots, \phi_p^{(h)}, \sigma^{(h)}\right)$ be the vector of all parameters in cluster $h$, and $\boldsymbol{\Theta}=$ $\left(\boldsymbol{\theta}_1, \ldots, \boldsymbol{\theta}_H, \boldsymbol{\eta}\right)$, where $\boldsymbol{\eta}=\left(p_1, \ldots, p_H\right)$. The estimation procedure is accomplished through the Bayesian Markov Chain and Monte Carlo method.
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|The space–time AR (STAR) model
与控制参数值的正则化方法类似，在对与空间或位置相关的时间序列进行建模时，对于空间距离较远且给定来自其他位置的不相关信息的位置对，$\boldsymbol{\Phi}k$的许多元素很可能与零没有显著差异。因此，一个包含空间信息的模型不仅有助于参数估计，而且有助于降维和预测。对于零均值平稳空间时间序列，时空自回归移动平均STARMA $\left(p{a_1, \ldots, a_p}, q_{m_1, \ldots, m_q}\right)$模型定义为
$$
\mathbf{Z}t=\sum{k=1}^p \sum_{\ell=0}^{a_k} \phi_{k, \ell} \mathbf{W}^{(\ell)} \mathbf{Z}{t-k}+\mathbf{a}t-\sum{k=1}^q \sum{\ell=0}^{m_k} \theta_{k, \ell} \mathbf{W}^{(\ell)} \mathbf{a}{t-k}, $$其中$\operatorname{det}\left(\mathbf{I}-\sum{k=1}^p \sum_{\ell=0}^{a_k} \phi_{k, \ell} \mathbf{W}^{(\ell)} B^k\right)=0$的零点位于单位圆外，$\mathbf{a}t$为高斯矢量白噪声过程，均值为零的矢量$\mathbf{0}$，协方差矩阵结构$$ E\left[\mathbf{a}t \mathbf{a}{t+k}^{\prime}\right]=\left{\begin{array}{l} \boldsymbol{\varepsilon}, \text { if } k=0, \ \mathbf{0}, \text { if } k \neq 0, \end{array}\right. $$ $\boldsymbol{\varepsilon}$是一个$m \times m$对称正定矩阵。当$q=0$。时，STARMA $\left(p{a_1, \ldots, a_p}, q_{m_1, \ldots, m_q}\right)$模型成为时空自回归$\operatorname{STAR}\left(p_{a_1, \ldots, a_p}\right)$模型。STAR模型最早由Cliff和Ord(1975)提出，并由Pfeifer和Deutsch (1980a, b, c)进一步扩展到STARMA模型。由于平稳模型可以用自回归模型近似，由于其更容易解释，因此在实践中使用最广泛的STARMA模型是$\operatorname{STAR}\left(p_{a_1, \ldots, a_p}\right)$模型。
$$
\mathbf{Z}t=\sum{k=1}^p \sum_{\ell=0}^{a_k} \phi_{k, \ell} \mathbf{W}^{(\ell)} \mathbf{Z}_{t-k}+\mathbf{a}_t,
$$
式中$\mathbf{Z}_t$为零均值平稳空间时间序列或非平稳空间时间序列的固有微分变换序列。
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The model-based cluster method
聚类或聚类分析是一种长期以来被研究人员用于将数据分组为同类组的方法，可能起源于人类学和心理学领域。聚类的方法有很多，包括主观观察法和各种距离法。早期作品包括特赖恩(1939)、卡特尔(1943)、沃德(1963)、麦奎因(1967)、麦克拉克兰和贝斯福德(1988)等。我们将在最后一节进一步讨论这些问题。这些方法被Banfield和Raftery(1993)、Fraley和Raftery(2002)、Wang和Zhou(2008)、Scrucca(2010)等研究人员扩展到基于模型的相关概率分布的聚类方法。最近，Wang等人(2013)引入了一种鲁棒的基于模型的聚类方法来预测高维时间序列，在本节中，我们将使用他们的方法作为说明。设$p_h$为时间序列属于集群$h$的概率。该方法首先将多个时间序列分组为$H$互斥的聚类$\sum_{h=1}^H p_h=1$，并假设给定聚类中的每个平均调整时间序列遵循相同的$\operatorname{AR}(p)$模型。因此，对于$i$在集群$h$中的时间序列，我们有，
$$
Z_{i, t}=\sum_{k=1}^p \phi_k^{(h)} Z_{i, t-k}+\sigma_h \varepsilon_{i, t}, \text { for } t=p+1, \ldots, n,
$$
式中$h=1,2, \ldots, H$、$\varepsilon_{i, t}$为$i . i . d . N(0,1)$随机变量，在时间和序列上独立。设$\boldsymbol{\theta}_h=\left(\phi_1^{(h)}, \phi_2^{(h)}, \ldots, \phi_p^{(h)}, \sigma^{(h)}\right)$为集群$h$中所有参数的向量，$\boldsymbol{\Theta}=$$\left(\boldsymbol{\theta}_1, \ldots, \boldsymbol{\theta}_H, \boldsymbol{\eta}\right)$，其中$\boldsymbol{\eta}=\left(p_1, \ldots, p_H\right)$。估计过程通过贝叶斯马尔可夫链和蒙特卡罗方法完成。
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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。