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干预分析模型预测法二、干预分析模型的基本形式（一）干预变量的形式1.持续性的干预变量表示T时刻发生后一直有影响，可用阶跃函数表示，2.短暂性的干预变量表示（三）干预事件的形式1.干预事件的影响突然开始，长期持续下去设干预对因变量的影响是固定的，从某一时刻T开始，但影响的程度是未知的，即因变量的大小是未知的。ω表示干预影响强度的未知参数Yt

不平稳时可以通过差分化为平稳序列其中B为后移算子若干预事件要滞后若干个时期才产生影响（b个时期）2.干预事件的影响逐渐开始，长期持续下去有时候干预事件突然发生，并不能立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。更一般模型最简单情形模型3.干预事件突然开始，产生暂时的影响当时，干预的影响只存在一个时期;当时，干预的影响将长期存在。4.干预事件逐渐开始，产生暂时的影响干预的影响逐渐增加，在某个时刻到达高峰，然后又逐渐减弱以至消失。第二节单变量干预分析模型的识别与估计一、干预模型的构造与干预效应的识别单变量时间序列的干预模型，就是在时间序列模型中加进各种干预变量的影响。平稳化后的单变量序列满足模型干预事件影响单变量序列的干预模型这里二、干预效应的识别对实际数据进行干预分析时，主要的困难是观察到的序列现实值是受到了干预变量影响的数据，不能保证自相关函数与偏自相关函数所反映的ARIMA模型是真实的。（一）根据序列的具体情况和干预变量的性质进行识别利用干预变量产生影响之前或干预影响过后，也即消除了干预影响或没有干预影响的净化数据，计算出自相关函数与偏自相关函数。首先识别ARIMA模型中的p和q，然后估计出，中的参数。三、干预模型建模的思路和具体步骤思路：利用干预影响产生前的数据，建立单变量的时间序列模型。利用此模型进行外推预测，得到的预测值，作为不受干预影响的数值。最

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