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5655 4
2012-09-10
做了一个ARMA模型,用来预测,将序列一阶差分后平稳,但通过自相关及偏相关图发现既没有拖尾也没有截尾,即在第一不延迟已经落入2倍标准差之内,且后续延期都没有超出,那是不是意味着可以用ARMA(0,0)模型来做呢,但是看到要是p和q都等于0的话,是不行的,不知道对不对啊。如果不行,那对我这样的序列该用什么方法预测呢?

Date: 09/08/12 Time: 17:03

Sample: 1/03/2007 4/30/2010

Included observations: 848





Autocorrelation


Partial Correlation



AC


PAC


Q-Stat


Prob


.| |

.| |

1

0.060

0.060

3.0336

0.082

.| |

.| |

2

-0.040

-0.044

4.4197

0.110

.| |

.| |

3

0.025

0.030

4.9328

0.177

.| |

.| |

4

-0.015

-0.020

5.1245

0.275

.| |

.| |

5

0.004

0.009

5.1383

0.399

.| |

.| |

6

0.020

0.017

5.4825

0.484

.| |

.| |

7

0.021

0.020

5.8568

0.557

.| |

.| |

8

0.042

0.041

7.3874

0.495

.| |

.| |

9

-0.023

-0.027

7.8350

0.551

.| |

.| |

10

-0.012

-0.005

7.9493

0.634

.| |

.| |

11

0.015

0.012

8.1372

0.701

.| |

.| |

12

0.032

0.032

9.0137

0.702

*| |

*| |

13

-0.067

-0.072

12.885

0.457

.| |

.| |

14

0.042

0.052

14.440

0.417

.| |

.| |

15

0.017

0.003

14.697

0.473

.| |

.| |

16

0.007

0.015

14.740

0.544

.| |

.| |

17

0.009

0.005

14.812

0.609

.| |

.| |

18

-0.017

-0.018

15.077

0.657

.| |

.| |

19

-0.012

-0.009

15.193

0.710

.| |


.| |


20


0.012


0.010


15.315


0.758


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2012-9-10 13:16:36
Ding
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2012-9-10 21:53:39
本人认为,的确应该从相关图及偏相关图的截尾拖尾情况来判断AR,MA项的选择。的确此例没有截尾也无托尾,可以逐渐尝试AR及MA项哪一个更显著。
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2012-9-11 09:53:16
是不是一般做到AR(2), MA(2), ARMA(2,2)就可以了呢?
我试过MA(1)和ARMA(1,1)效果都显著,请问两个中选哪个比较好?
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2013-4-26 14:50:54
这个问题好多人碰到,李敏编的教材认为同正常落入时pq判断方法一致,但网上有个老外介绍方法(参考信息全没有,可信度值得商雇)是考虑ARMA(0,d,0)情况。
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