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时间序列的问题,怎么根据图判断ARMA(p,q)中的p和q
时间序列的问题,怎么根据图判断ARMA(p,q)中的p和q
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推荐答案 2011-07-06
如果想要根据相关系数图来确定模型阶数,首先要确定时间序列是平稳的,不存在单位根,否则需要采用差分等方法来消除趋势波动
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其他回答
第1个回答 2012-05-13
可以看出要使用AR(3),MA(3)
若使用ARMA模型,则根据Box-Jenkins建模方法
应选择ARMA(4,3)和ARMA(3,2)两种,再进行比较
相似回答
如何确定AR
(p)MA(q)
模型
中的p和q
的值?
答:
1、p是自相关AR模型的系数,而q是MA模型的系数
。2、在EVIEWS模型中会做出一个时间序列的自相关和偏相关图表,这个表是判断p和q值的依据。3、所谓拖尾是自相关系数或者偏相关系数趋向于0,这个趋向过程有不同的表现形式,有几何型的衰减为0,有正弦波式的衰减;而所谓截尾是指从某阶后自相关或者偏...
时间序列
分析运用
ARMA(q,p)
模型,如何确定q、p的取值
答:
查看自相关、偏相关系数图,获取其截尾特点,从而确定
p和q
另外根据Box-Jenkins建模方法,可以初步设定模型为
ARMA(
n,n-1),即自回归部分的阶数比滑动平均部分阶数高一阶,
时间序列
笔记-
ARMA
模型(二)
答:
在
时间序列
笔记-
ARMA
模型(一
) 中,
我们提到如果数据符合单纯AR或MA模型,则根据ACF和PACF图的截尾情况可以比较方便的确定AR阶数或MA阶数:但是如果p
q
都不为0,那么ACF和PACF图均为拖尾表现
,p
、q的值就无法一眼看出来了,例如我们模拟一个ARMA数据:可以看出,从ACF和PACF图中很难
判断p
q的值。
Eviews ARIMA 预测 怎没确定
p,q的
值,急急急急急急急急急!!!
答:
在现实中,常见的
时间序列
多具有某种趋势,但很多序列通过差分可以平稳。从你上面差分
序列的
自相关图看序列已趋于平稳了,因此可以建立
ARMA
模型。从上面的图看,偏自相关图在K=6处显著不为0,K=5处也似乎与0有差异,可考虑取p=1或p=2;自相关图也同样在K=6或K=5处显著不为0,考虑取q=1或q=...
其中ARIMA
(p,
d.
q)中,p
是什么意思?q是什么意思, 分别如何确定呢?_百度...
答:
ARIMA
(p,
d
,q)
称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归
,p
为自回归项,可以看自相关图来估计;MA为移动平均,q为移动平均项数,可以看偏相关图来估计,d为
时间序列
成为平稳时所做的差分次数。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型,差分整合移动平均自回归模型,又称...
时间序列
分析-
ARMA
答:
确定
ARMA
模型
中的p和q
阶数并非易事,但并非无迹可寻。首先,对于平稳数据,使用AIC或BIC等信息准则来选择单整阶数 。接着,通过单位根检验(如ADF或
PP
检验)来判断数据在滞后期后的平稳性,从而确定滑动回归的阶数 q。最后,自回归阶数 p的确定则可能需要通过分析数据的自相关函数(ACF)和偏自相关...
...
时间序列
分析,单位根检验后,如何
根据
自相关
图和
偏自相关图确定 AR...
答:
模型
ARMA(P,Q),
自相关图通常提供了q的信息,偏相关图提供了p的信息。所谓的信息,无非就是:截尾、拖尾、周期、季节等信息,综合这些信息就能 得到一个大致的印象而提出若干候选模型,然后根据信息准则就可以确定一个较理想的模型。模型没有对与错,通常任何一个模型都是对真实情况的近似,并且各种模型...
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请教如何根据BIC图来判断ARMA模型的p,q值
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