ARIMA模型中得到自相关图是一条横线,偏相关图如图所示，说明了什么

如题所述

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第1个回答 2020-06-13

因为时间序列数据存在缺失值

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时间序列分析模型——ARIMA模型答：AR——表示auto regression,即自回归模型;I——表示integration,即单整阶数,时间序列模型必须是平稳性序列才能建立计量模型,ARIMA模型作为时间序列模型也不例外,因此首先要对时间序列进行单位根检验,如果是非平稳序列,就要通过差分来转化为平稳序列,经过几次差分转化为平稳序列,就称为几阶单整;MA——表示moving average,...

ARIMA模型中的p,q,d怎么确定根据ACFPACF答：ARIMA模型中的关键参数p、d、q的确定方法主要依赖于ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）的分析。p代表自回归项数，通过观察自相关图，我们可以发现数据序列的长期依赖模式，自相关系数在p阶后明显下降，这通常是选择p的依据。q值则是移动平均项数，它通过偏自相关图来确定。在PACF图中，如果某点之...

MATLAB移动平均自回归模型(ARIMA)答：在进行时间序列分析之前，对数据进行初步处理，包括数据清洗和缺失值处理等。接着，通过绘制时间序列图，可以观察数据的波动性和趋势。进一步地，我们利用偏自相关图对数据进行分析。该图展示了各个滞后阶的偏自相关系数，有助于我们确定自回归（AR）和移动平均（MA）的阶数。在确定了ARIMA模型的阶数后，利...

R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格_百度...答：ARIMA模型ARIMA模型（自回归整合移动平均模型）通过观察自相关和偏自相关来识别，如在Apple股票的ACF和PACF图中所示。识别规则包括观察ACF和PACF的截断点，例如ARIMA(1,0,0)可能是Log Apple股票的模型。诊断与AICc在选择模型时，使用AICc来权衡模型复杂度与拟合度，如ARIMA(2,1,2)可能是合适的。检查残差...

请问下怎么用SPSS建立ARIMA模型预测某个地区未来几年的GDP发展速度?_百...答：在自相关设置窗口中，将“收盘”序列选入“变量”框，然后“输出”项勾选“自相关”和“偏自相关”，然后确定，就得到自相关图和偏自相关图。从图中可以看出，序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）都是拖尾的，说明序列是非平稳的。一般一届差分都是平稳的，因此可以通过差分做进一步分析。绘...

其中ARIMA(p,dq是什么意思, 分别如何确定呢?答：找到q值的关键在于观察图中误差的移动平均效应何时趋于零或接近零。总的来说，ARIMA模型的(p,d,q)参数确定需要综合分析自相关图和偏相关图，R语言提供的auto.arima()函数可以作为我们寻找最优模型的一种便捷工具。通过理解和应用这些步骤，我们可以更直观地构建出适合特定数据的ARIMA模型。

ARIMA模型是什么模型?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...

eviews中如何分析自相关图和偏自相关图答：从6期开始自相关函数值明显落于零值线以下，说明该二阶差分序列是平稳的。在ARIMA模型中，d为2.可以借助自相关函数ACF和偏自相关函数PACF确定p、q。

专栏四:我国铁矿石价格预测答：Ljung-BoxQ统计量值为34.282,显著水平为0.003,因此,拒绝残差序列为独立序列的原假设,说明模型拟合后的残差序列是存在自相关的,由此还可以通过ARIMA模型进行进一步的精确拟合。表3 指数平滑模型参数值列表资料来源:SPSS数据运行结果表3显示了指数平滑模型参数估计值列表。从中可以看到,本次拟合的指数平滑模型的水平...

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