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有人知道怎么通过自相关图和偏自相关图判断ARIMA模型的p和q嘛
如题所述
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推荐答案 2015-06-20
一般自相关图若为q阶截尾则滑动系数为q.若偏自相关图为p阶截尾则自回归系数为p.当然这样判断存在一定
主观性
,还需结合AIC BIC值来判断
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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...
求助,关于
ARIMA模型
中
q
和
p
的确定
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,
Eviews
ARIMA
预测 怎没确定
p
,
q
的值,急急急急急急急急急!!!
答:
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=2。最后可以通过比较AIC、SC值来确定ARMA(1,1)、ARMA(2,2)、ARMA(1,2)、ARMA(2,1)哪个模型更加合适。具体分析可以参见《易丹辉:数据...
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...
如何
判断
计量经济学的AR(p)和MA(
q
)
模型
答:
MA(1),AR(2)MA的话acf有spikes,pacf递减,acf有1个spike,所以MA(1)AR:ACF递减 PACF有spike,PACF有两个spikes,所以ar(2)判断标准:AR(P) 自相关拖尾,
偏相关p
阶截尾。MA(q)
自相关q
阶段截尾,偏相关拖尾。AR(p)MA(q) 自相关q阶段截尾,偏相关p阶截尾。
在SPSS中如何确定
ARIMA模型的p和q
?
答:
SPSSAU「在线SPSS」的ARIMA模型可自动提供最佳的P值和Q值,当然也可以结合偏自相关图进行综合判断。计量经济研究里面的
ARIMA模型和偏自相关图
,建议直接查看ARIMA模型智能生成的P值和Q值一般更加准确。
eviews
自相关与偏自相关图
,
知道
是拖尾,
怎么
确定
p和q
的值
答:
书上的原则是:如果自相关系数拖尾,
偏自相关
系数p阶截尾,就是AR(p)模型;如果自相关系数q阶截尾,偏自相关系数拖尾,就是MA(q)模型;如果两个系数都拖尾,就是ARMA(p,q)模型
在eviews中 如何看
自相关图和偏自相关图
确定,
pq
,如下图 谢谢了 几等...
答:
ACF一阶截尾,所以q=1;p值根据PACF可尝试1~4,根据AIC值判断,取最小值模型。
求助,关于
ARIMA模型
中
q
和
p
的确定
答:
()
ARIMA 模型
简介ARIMA 间序列预测种用效, 用变量Yt 自身滞项及随机误差项解释该变量, 像般归模型用k 外变量X1 , X2 , ?, Xk 解释Yt ARIMA 能够数据模式未知情况找适合数据所考察模型, 金融经济领域预测面广泛应用具体形式表达ARIMA (p , d , q) , 其p 表示自归程阶数; d 表示差阶数; ...
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