1樓：
用matlab做時間序列平穩性檢驗需要作圖、擬合，具體說明如下所示：
根據動態資料作相關圖，進行相關分析，求自相關函式。相關圖能顯示出變化的趨勢和週期，並能發現跳點和拐點。如果跳點是正確的觀測值，在建模時應考慮進去，如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。
辨識合適的隨機模型，進行曲線擬合，用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測資料。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用arima模型及其特殊情況的自迴歸模型、滑動平均模型或組合－arima模型等來進行擬合。
2樓：匿名使用者
另外對於平穩時間序列有三大建模方法：
1、box-jenkins建模方法
2、pandit-wu建模方法
3、長自迴歸、白噪化建模方法
一般用box-jenkins建模方法，但pandit-wu建模方法更簡單。
把資料轉化為時間序列資料在估計，函式為y=iddata(x)
再給你舉個例子（不是很嚴格）；
x=[2;2.5]
for k=1:198
x(k+2)=0.7*x(k+1)+0.2*x(k)+3*randn(1,1);
endclear k
plot(x)
另外matlab有平穩檢驗的函式。函式說明如下：
dfardtest augmented dickey-fuller unit root
test for ar model with drift
dfartest augmented dickey-fuller unit root
test for zero-drift ar model
dftstest augmented dickey-fuller unit root
test for trend-stationary ar model
ppardtest phillips-perron unit root test for
ar(1) model with drift
ppartest run phillips-perron unit root test
for zero-drift ar(1) model
pptstest phillips-perron unit root test for
trend-stationary ar(1) model
實際上時間序列x(t)可能有趨勢因素，有季節因素，有異常因素，有異方差情形
如有趨勢因素，要得到平穩的序列有如下方法
box-jenkins建模方法是差分，再用adf檢驗，不行就再差分，再用adf檢驗
直到通過adf檢驗
pandit-wu建模方法樣本減去平均值
如有季節因素，就用hegy檢驗，在季節差分。得到平穩的序列
如有異常因素，就就用異常值檢驗。
如有異方差（用ljung-box q統計量檢驗），就用arch，或garch模型
模型定階有很多方法：
1，殘差方差圖定階
2、f檢驗定階
3、aic，bic定階
3樓：匿名使用者
檢驗一個時間序列是否平穩，用adf檢驗，在matlab中是adftest( )函式，最簡單的用法就是
h = adftest(y)， 其中y為待檢驗序列，返回值h=1表示序列平穩，h=0表示非平穩。比如
%構造兩個序列進行檢測
t = (1:100)';
y1 = randn(100,1); %平穩序列y2 = randn(100,1) + .2*t; %非平穩序列plot(t,y1,t,y2);
adftest(y1) %返回1，即序列平穩adftest(y2) %返回0，即序列非平穩
如何用eviews做時間序列資料的平穩性檢驗
4樓：兄弟連教育北京總校
平穩的,adf檢驗值-9.554768小於1%顯著水平的檢驗值-3.574446,所以在99%顯著水平下拒絕原假設(原假設是含有單位根）,所以時間序列不含單位根,是平穩的.
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