关于时间序列平稳性判断的疑问

linkirbyy

14506

收藏 2012-03-03

不是相关专业，但毕设需要用到相关知识，所以疑问比较初级：
首先是拿一组数据进行adf校验
结果如下：

根据这个结果，adf值小于三个临界值，应该是平稳序列？

但是，
自相关图：

根据我的判断，自相关系数是拖尾，偏自相关系数是截尾，应该是ar模型？？
以上判断参照这两个帖子的说法：
https://bbs.pinggu.org/thread-767172-1-1.html
https://bbs.pinggu.org/thread-1011508-1-1.html
但是按照以上帖子的说法来看，这个自相关图应该表示该序列不平稳才对啊？（自相关系数没有快速趋向于零。。）

其实按照原数据的特性我觉得这序列应该不平稳才对。。。

希望能有人给予比较详细的解答，也推荐一两本书看看。。

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linkirbyy

2012-3-4 14:21:29

等了一天，没人回答啊~顶上去顶上去~

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nina

2012-3-4 15:33:06

AR(p)或MA(q)本身就是平稳过程。之所以有p、q阶滞后，AR(p)或MA(q)是在研究时间序列怎么达到平稳的，研究平稳的具体过程，or平稳的快慢形式。
平稳，是与非平稳所相对应的。非平稳数据：存在单位根，如随机游走，即yt=a*yt-1+ut，其系数a=1。ADF是检验a是不是等于1。如果<1,这个就是收敛，就是平稳的。
而且，adf检验是可以代滞后项的。

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linkirbyy

2012-3-4 17:28:45

nina 发表于 2012-3-4 15:33
AR(p)或MA(q)本身就是平稳过程。之所以有p、q阶滞后，AR(p)或MA(q)是在研究时间序列怎么达到平稳的，研究平 ...

也就是说只要收敛向0就是平稳的么，不需要快速收敛向零？
十分感谢你的回答！~

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linkirbyy

2012-3-4 18:24:48

nina 发表于 2012-3-4 15:33
AR(p)或MA(q)本身就是平稳过程。之所以有p、q阶滞后，AR(p)或MA(q)是在研究时间序列怎么达到平稳的，研究平 ...

刚才又看了一下另外一篇文章，好像自相关图还是需要快速收敛才是平稳的啊~又疑惑了。。。

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nina

2012-3-4 18:34:45

linkirbyy 发表于 2012-3-4 18:24
刚才又看了一下另外一篇文章，好像自相关图还是需要快速收敛才是平稳的啊~又疑惑了。。。

一般，如果你想要用ARMA(p,q)模型，你需要先检验时间序列的平稳性。这个可以用ADF\PP检验，这个检验的原假设是H0(存在单位根，即系数=1）。。你做这个检验，看p值，p值代表原假设为真的概率，所以，p越小，说明原假设为真的概率越低，即不存在单位根，就是平稳了。。
但平稳不一定为ARMA模型，只是ARMA的前提，如果你认为是ARMA模型，你需要先通过自相关、偏相关检验，确定p、q阶数，然后做ARMA(p,q)模型的估计。然后再用相关检验去检验ARMA模型的正确性，