Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

MAT 3379 - Summer 2022

Introduction to Time Series Analysis

Study Guide for Final Exam

1    Topics

1. Evaluate covariance function in simple models, check if the model is sta- tionary.

2. Check if ARMA model is stationary and causal.

3. Derive the linear representation for AR(1), ARMA(1,q) and calculate co- variance using the linear representation.

4. Calculate autocovariance function for AR(1), AR(2), AR(3), ARMA(1,1) using the recursive approach.

5. Find the best linear predictor for AR(1), AR(2) using the Yule-Walker procedure. Calculate MSPE.

6. Find the best linear predictor for MA(1), MA(2) models using Yule-Walker procedure (for small n).

7. Use the Durbin-Levinson algorithm for AR(1), AR(2), MA(1), MA(2), ARMA(1,1) (small n).

8. Confidence intervals for the mean in ARMA models.

9. Use the Yule-Walker procedure to derive the estimators of parameters in AR(p) models.

10. MLE for AR(p) models.

11. MLE for MA(1) or MA(2) models.

12. ”Practical” question for AR(1) and AR(2):  Yule-Walker estimation and prediction from a partial R output.

13. Nonlinear time series.