請各位大大幫忙看看eviews中的ACF圖如何確定ARMA模型的(p,q

2021-03-27 08:32:04 字數 1570 閱讀 3171

1樓:匿名使用者

根據這個看不出來的

要根據不同階數的arma模型的aic或者bic值來確定的

2樓:鎂雅一

你這個圖的p值都是小於0.05的,資料不平穩,還得進行差分處理,直到資料平穩,然後再看acf和pacf取值。

3樓:匿名使用者

arma模型階數需要同時看acf和pacf兩張圖,理論上以pacf截斷階數判斷ar階數,以acf截斷階數判斷ma階數,但實際上一般acf和pacf圖都是無限拖尾的,這時一般先嚐試arma(1,1),如果殘差能夠通過平穩性檢驗就採用這個模型,如果不能通過,則嘗試arma(1,2)和arma(2,1)。99%的情況下,arma的階數不會超過3階。

此外,需要注意資料平穩性問題、資料季節週期問題等,如果資料不平穩或者資料季節性因素未剔除,會對模型構建產生影響。

從你的圖來看,你沒有剔除資料的季節因素影響,資料存在很強的週期性。

4樓:長不大

確定arma模型的(p,q):檢視自相關、偏相關係數圖,獲取其截尾特點,從而確定p和q。另外根據box-jenkins建模方法,可以初步設定模型為arma(n,n-1),即自迴歸部分的階數比滑動平均部分階數高一階。

p和q階是代表數列的階數,也即「εt2 = a0+a1εt-12 +a2εt-22 + …… + aqεt-q2 +ηt t 」數列中類似「a0+a1εt-12」的個數。

arma 模型:自迴歸滑動平均模型是研究時間序列的重要方法,由自迴歸模型(簡稱ar模型)與滑動平均模型(簡稱ma模型)為基礎「混合」構成。在市場研究中常用於長期追蹤資料的研究,如:

panel研究中,用於消費行為模式變遷研究;在零售研究中,用於具有季節變動特徵的銷售量、市場規模的**等。

時間序列的問題,怎麼根據圖判斷arma中的p和q

5樓:

確定arma模型的(p,q):檢視自相關、偏相關係數圖,獲取其截尾特點,從而確定p和q。另外根據box-jenkins建模方法,可以初步設定模型為arma(n,n-1),即自迴歸部分的階數比滑動平均部分階數高一階。

p和q階是代表數列的階數,也即「εt2 = a0+a1εt-12 +a2εt-22 + …… + aqεt-q2 +ηt t 」數列中類似「a0+a1εt-12」的個數。

arma 模型:自迴歸滑動平均模型是研究時間序列的重要方法,由自迴歸模型(簡稱ar模型)與滑動平均模型(簡稱ma模型)為基礎「混合」構成。在市場研究中常用於長期追蹤資料的研究,如:

panel研究中,用於消費行為模式變遷研究;在零售研究中,用於具有季節變動特徵的銷售量、市場規模的**等。

時間序列分析運用arma(q,p)模型,如何確定q、p的取值

6樓:匿名使用者

檢視自相關、偏相關係數圖,獲取其截尾特點,從而確定p和q

另外根據box-jenkins建模方法,可以初步設定模型為arma(n,n-1),即自迴歸部分的階數比滑動平均部分階數高一階,

7樓:

不用eviews,如果用matlab,怎麼確定呢?

請各位大蝦幫忙看看此電腦配置如何

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