用AR（1）模型出了问题

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收藏 2012-11-08

我将数据进行一阶差分后就平稳了原始数据的自相关拖尾偏自相关是截尾的所以我用AR模型我用AR(1)时 AIC、SC的值都最小然后我加了常数项c 即输入ls y c ar(1) 结果AIC和SC的值变小了然后我进行静态预测结果就得到的预测值和实际值的图像就如这个

感觉看上去是错位了一样要是退一格那预测效果就好了我是哪儿做错了啊？我也试了其他的模型都是这样我都无语了我是刚学时间序列所以很多都不懂请大家见谅谢谢了补充一下 AR(1)模型的MAPE也是最小 R方最大

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蓝宇磐石

2012-11-8 17:06:28

建模时的自相关和偏自相关要看平稳数据的，也就是说你得去看一阶差分后的数据。

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红尘五叶草

2012-11-8 17:45:39

没看出来什么问题呀。。

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-.|.低﹎

2012-11-8 19:41:01

蓝宇磐石发表于 2012-11-8 17:06
建模时的自相关和偏自相关要看平稳数据的，也就是说你得去看一阶差分后的数据。

一阶差分后的数据是平稳的均值 ADF 检验通过了的

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蓝宇磐石

2012-11-8 20:58:26

我是说建模要看一阶差分后数据的自相关、偏自相关函数去确定用ARMA或者AR或者MA，你上面写的是看的原始数据，如果看得是一阶差分数据的化就对的。

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-.|.低﹎

2012-11-9 10:54:06

蓝宇磐石发表于 2012-11-8 20:58
我是说建模要看一阶差分后数据的自相关、偏自相关函数去确定用ARMA或者AR或者MA，你上面写的是看的原始数据 ...

一阶差分后自相关与偏自相关都是截尾的哦...

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