湖南网站制作外包,ping wordpress.org,wordpress未收到数据,dw网站导航怎么做ARIMA模型建模步骤一. 绘制时序图判断序列是否有明显的趋势或周期二. 单位根检验检验方法ADFDFGLSPPKPSSERSNP前三种有有关常数与趋势项假设#xff0c;应用不方便#xff0c;建议少用。后三种是去除原序列趋势后进行检验#xff0c;应用方便。原假设6种方法除KPPS外#x…ARIMA模型建模步骤一. 绘制时序图判断序列是否有明显的趋势或周期二. 单位根检验检验方法ADFDFGLSPPKPSSERSNP前三种有有关常数与趋势项假设应用不方便建议少用。后三种是去除原序列趋势后进行检验应用方便。原假设6种方法除KPPS外H0: 序列存在单位根判断方法P值 小于临界值则拒绝原假设 大于临界值则接受原假设临界值 ADF,DFGLS,PP,NP 左侧单边 统计值大于临界值则接受原假设 KPSS,ERS 右侧单边统计值小于临界值则接受原假设下图为ADF检验在水平值(Level),一阶差分二阶差分下进行单位根检验 若一阶差分平稳称为一阶单整两次差分平稳称为二阶单整序列间协整检验同阶单整序列同阶非平稳序列构建回归方程获得残差。检验残差项的平稳性如果平稳则称为非平稳序列间存在协整关系长期稳定关系二 平稳化处理因为原序列呈现近似线性趋势需要进行一阶差分D(x)为了进一步确定差分后的平稳性考察差分后序列的自相关图自相关图中2期之后均在虚线内显示序列有很强的相关性差分后序列进行单位根检验P值小于临界值不存在单位根对二阶差分序列也做同样考察三. 拟合ARIMA模型从差分序列的自相关图可以发现自相关截尾偏自相关拖尾所以建立MA(1)模型。 对原序列来说就是ARIMA(0,1,1)模型 四 残差分析1. 残差的相关图相关系数均在虚线内残差为白噪声序列说明模型拟合OK2. 对残差做拉格朗日乘数检验 residual correlation LM Test如果F统计量相应的P-值大于显著性水平α则接受原假设认为剩余序列是白噪声序列模型都通过了检验五 模型选择在通过检验的多个模型中根据AIC,SBC原则选择最优模型六 预测来自为知笔记(Wiz)转载于:https://www.cnblogs.com/crossmind/p/3728312.html
