時間序列的問題,怎麼根據圖判斷arma p,q 中的p和

時間 2021-05-05 23:27:08

1樓:匿名使用者

如果想要根據相關係數圖來確定模型階數,首先要確定時間序列是平穩的,不存在單位根,否則需要採用差分等方法來消除趨勢波動

2樓:

可以看出要使用ar(3),ma(3)

若使用arma模型,則根據box-jenkins建模方法

應選擇arma(4,3)和arma(3,2)兩種,再進行比較

時間序列的問題,怎麼根據圖判斷arma中的p和q

3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),即自回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:自回歸滑動平均模型是研究時間序列的重要方法,由自回歸模型(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

4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),即自回歸部分的階數比滑動平均部分階數高一階,

5樓:

不用eviews,如果用matlab,怎麼確定呢?

如何確定ar(p)ma(q)模型中的p和q的值?

6樓:奶茶

在對時間抄序列分析的

時候,可能會經bai常用到

duarma模型,其中p和q的值到底如何確定zhi,有些書講的不dao是太明白,只是講到截尾和拖尾,至於到底如何判斷,請看如下詳細解釋:

1、p是自相關ar模型的係數,而q是ma模型的係數。

2、在eviews模型中會做出乙個時間序列的自相關和偏相關圖表,這個表是判斷p和q值的依據。

3、所謂拖尾是自相關係數或者偏相關係數趨向於0,這個趨向過程有不同的表現形式,有幾何型的衰減為0,有正弦波式的衰減;而所謂截尾是指從某階後自相關或者偏相關係數為0。

4、判斷標準:

ar(p) 自相關拖尾,偏相關p階截尾。

ma(q) 自相關q階段截尾,偏相關拖尾。

ar(p)ma(q) 自相關q階段截尾,偏相關p階截尾。

7樓:宦銘穆從筠

第一張圖是ma,因為自相關係數是截尾的。並且階數是1,因為p階ma的自相關係數從p+1處開始為0;

第二張圖是ar,因為自相關係數是依階數增長而收斂的。觀察其偏相關性,在2階以後截斷,所以是2階的

arma模型定階,這個自相關圖怎樣確定p和q?

8樓:匿名使用者

額,偵組資料要咋麼確定arma某性的結束啊

有人知道怎麼通過自相關圖和偏自相關圖判斷arima模型的p和q嘛

9樓:匿名使用者

一般自相關圖若為q階截尾則滑動係數為q.若偏自相關圖為p階截尾則自回歸係數為p.當然這樣判斷存在一定主觀性,還需結合aic bic值來判斷

請教如何根據bic圖來判斷arma模型的p,q值

10樓:匿名使用者

%下面要對差分以後的序列進行擬合和**,求出最好的階數z=[dx;zeros(12,1)];

z=iddata(z);

test=;

for p=1:12

for q=1:12

m=armax(z(1:200),[p q]);

aic=aic(m);

test=[test;p q aic];

endend

for k=1:size(test,1)

if test(k,3)==min(test(:,3))p_test=test(k,1);

q_test=test(k,2);

break;

endend

%擬合m1=armax(z(1:200),[p_test q_test]);

figure(5);

e = resid(m1,z);

plot(e);

set(gca,'xlim',[0 ls]);

figure(6);

subplot(2,1,1)

autocorr(e.outputdata)subplot(2,1,2)

parcorr(e.outputdata)set(gca,'xlim',[0 ls]);

%**過程

pr=predict(m1,z,12);

po=pr.outputdata;

figure(7)

plot(po,'r')

hold on

plot(y,'b');

set(gca,'xlim',[0 ls]);

怎麼通過acf圖,pacf圖判斷p,d,q

11樓:優立美商貿

你要看拖尾是針對序列的自相關係數、還是偏相關係數,若不能很快的趨近0,表明是拖尾的;這兩種相關係數拖尾分別代表arma模型為ma模型或ar模型,還有可能是arma模型,前提是序列是平穩的。

簡述時間序列的構成要素

是嘛 構成要素 長期趨勢,季節變動,迴圈變動,不規則變動。長期趨勢 t 現象在較長時期內受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢 季節變動 s 現象在一年內隨著季節的變化而發生的有規律的週期性變動 迴圈變動 c 現象以若干年為週期所呈現出的波浪起伏形態的有規律的變動 不規則變動 i 是一種無規律可循...

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